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学院新闻

6月21日，人大高瓴人工智能学院首期博士生科研论坛在信息楼乐成举办。我院2020级全体博士生加入聚会会议，结合自己入学一年来的科研进展向博士生导师们做了详细汇报。学院全体教师凭据导师组参会讨论，并对汇报的博士生依次做了认真点评。此外，学院数名研究生也旁听了本期博士生科研论坛。

高瓴人工智能学院19名博士生结合自己最近一年的科研进展，向导师们一一做了汇报。本次科研论坛选取了三位博士生同学的陈诉情况加以纪录。

刘沛羽同学就本学年的主要研究事情“如何进行预训练语言模型压缩”做了概述。研究结果产出了一篇CCF A类学术论文。论文内容是基于量子多体物理问题中的矩阵乘积算符（MPO）体现要领。通过借助矩阵的MPO体现形式，提出了一种新颖的微调战略和优化要领。所提出的要领具有通用性，岂论是原始的模型照旧已经压缩过的模型上，均可以极洪流平地降低需要微调的参数量。他体现在未来，将基于已有的研究结果，探究如何应用到更多任务与领域之上。

窦志成老师对刘沛羽同学的陈诉作了提问和点评，他首先肯定了研究进展，之后就研究论文相助中如何分配事情量的问题进行了提问，陈旭老师对新革新后要领轻量化的亮点所在给出研究建议，毛佳昕老师针对前后两种研究要领的差异性提出问题，刘沛羽同学逐一做了回覆，并围绕以上问题与导师们进行了深入探讨。

郑艳萍同学围绕“实时动态图神经网络”这一研究课题做了事情汇报。研究提出一个能在动态图上实现实时预测的图神经网络，在图结构发生改变时，基于初始结果获得更新后的流传矩阵，制止重新盘算带来的盘算资源消耗，能够完成实时性要求较高的任务。

许洪腾老师指出，从实验结果看所提要领在处置惩罚速度上的提升效果确实比力明显。许老师与郑艳萍同学就这一研究“是否有考虑自环及新增节点情况”进行了提问与讨论。胡迪老师建议，在实际应用中并不知道会新增几多节点，应再增补一下关于新增节点的处置惩罚研究。

韩雪冉同学的研究陈诉围绕“基于用户搜索行为的推荐系统提升要领研究”介绍了相关研究配景和已有的事情，后续拟围绕短视频推荐领域，借助用户搜索行为提升推荐模型效果，目前已获得数据及开端处置惩罚，并复现基准模型。

窦志成老师首先肯定了同学研究思路清晰，同时就当前进展与后续计划给出建议，希望同学在后续论文投稿历程中，越发清楚地界说自己的“motivation”，针对目标的聚会会议和期刊，详细制定投稿计划和事情流程，凭据计划有条不紊的开展事情。陈旭老师就“confounder”的具体寄义进行了提问；毛佳昕老师建议，同学可以考虑接纳合适的评测要领来说明自己所接纳的研究要领的优势，这一点需要后续在论文事情中着重考虑。

论坛历程中，师生们围绕智能信息检索、自然语言处置惩罚、机械学习、盘算机视觉、数据挖掘与人工智能交织等研究偏向下的具体问题进行了互动提问和深入交流，博士生导师对同学们的研究给出了指导意见和中肯建议。导师点评启发了深入思考，为研究者未来的科研门路指明了偏向。

会后，论坛陈诉博士生与在场点评老师合影留念。本期博士科研论坛圆满结束。