La IA Generativa se Encuentra con el Control y la Optimización
Descripción
Este taller reúne a investigadores de control, optimización y aprendizaje automático para explorar cómo las perspectivas teóricas de sistemas y basadas en optimización pueden avanzar en la comprensión y el diseño de modelos generativos, incluidos los modelos de difusión y los modelos de lenguaje grande. Estamos especialmente interesados en enfoques que permitan un entrenamiento e inferencia eficientes y fiables, así como en proporcionar conocimientos sobre la estabilidad y las propiedades de convergencia de los sistemas generativos.
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Conoce a los ponentes
Yuejie Chi
Tema:Charles C. and Dorothea S. Dilley Professor of Statistics and Data Science at Yale University.
Meisam Razaviyayn
Tema:Associate Professor and Andrew & Erna Viterbi Early Career Chair at USC.
Jingfeng Wu
Tema:Assistant Professor of Statistics at UC Berkeley.
Leo Kozachkov
Tema:Assistant Professor in the Electrical and Computer Engineering Group at Brown University.
Esteban A. Hernandez Vargas
Tema:Associate Professor in the Department of Mathematics and Statistical Science at the University of Idaho.
Elad Hazan
Tema:Professor of Computer Science at Princeton University.
Na Li
Tema:Winokur Family Professor of Electrical Engineering and Applied Mathematics at Harvard University.
Jiawei Zhang
Tema:Assistant Professor of Computer Sciences at UW–Madison.
Kaiqing Zhang
Tema:Assistant Professor in Electrical and Computer Engineering and the Institute for Systems Research at the University of Maryland.
Andrey Kharitenko
Tema:Ph.D. student in the Optimization & Decision Intelligence Group at ETH Zürich.
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