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"AI之夏"研招系列学术讲座第6讲：LLMs的模型融合与模型协同

“AI之夏”研招系列学术讲座第6讲，由人大高瓴人工智能学院张骁副教授为各人主讲。

在大语言模型（LLMs）应用中，如何通过模型干预实现 LLMs的 Test-Time 控制是实现AI可控性的要害问题之一。本陈诉聚焦模型参数融合与巨细模型协同两种模型干预方式：在模型融合方面，针对 LLM 可控生成需求，打破简朴平均要领的局限，通过自适应组合子 LLMs，实现生成历程的动态调控，保障用户可控性的同时迫近帕累托最优；在模型协同方面，以降低 LLM 部署开销为目标，设计自适应LLMs协同要领，通过智能调配巨细模型资源，在保障性能的前提下显著淘汰大模型调用频次，实现 Test-Time 场景下对 LLMs 的实时控制与优化。最后，介绍课题组的研究偏向、学生培养计划。

讲座信息

时间：6月19日 周四下午 18：30-19：30

腾讯聚会会议：922-987-170

陈诉题目：LLMs的模型融合与模型协同

主讲人：张骁

讲者简介：张骁，菠菜平台高瓴人工智能学院准聘副教授，菠菜平台杰出学者青年学者。研究偏向为：在线&强化学习、可信机械学习、大模型赋能的信息检索。已在本事域相关的海内外学术期刊和聚会会议上发表论文六十余篇，获得SIGIR 2024最佳漫笔提名奖、VLDB 2024最佳论文提名奖、WWW 2023最佳论文提名奖，主持人工智能重大专项子课题、国自然面上等科研项目十余项。

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