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AI最前沿 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调

已有 328 次阅读 2023-6-6 17:57 |个人分类:期刊目录|系统分类:科研笔记

Machine Intelligence Research

目录

Vol.20, No.2

MIR第二期专题“大规模预训练:数据、模型和微调”已于4月正式出版,来自清华大学、中国人民大学、山东大学、南洋理工大学、新加坡国立大学、澳洲国立大学、昆士兰大学的学者们带来了自然语言预训练、信息检索预训练、多语言多模态预训练、视频语言预训练等前沿内容,全文免费下载,欢迎阅读!

  专题客座编委:

  文继荣教授,中国人民大学

  Huang Zi教授,昆士兰大学

  Zhang Hanwang教授,南洋理工大学


  Editorial

Editorial for Special Issue on Large-scale Pre-training: Data, Models, and Fine-tuning

Ji-Rong Wen, Zi Huang & Hanwang Zhang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1431-y

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1431-y



  综述∣澳大利亚昆士兰大学与阿德莱德大学研究者团队

Pre-training in Medical Data: A Survey

Yixuan Qiu, Feng Lin, Weitong Chen, Miao Xu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1382-8

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1382-8

中文导读:

精选综述 | 医学数据预训练



  研究论文∣清华大学刘知远团队

Red Alarm for Pre-trained Models: Universal Vulnerability to Neuron-level Backdoor Attacks

Zhengyan ZhangGuangxuan XiaoYongwei LiTian LvFanchao QiZhiyuan LiuYasheng WangXin JiangMaosong Sun

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1377-5

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1377-5



  研究论文∣澳洲国立大学Zheng Liang团队

A Study of Using Synthetic Data for Effective Association Knowledge Learning

Yuchi LiuZhongdao WangXiangxin ZhouLiang Zheng

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1380-x

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1380-x

中文导读:

专题好文 | 利用合成数据进行有效关联知识学习的研究



  研究论文∣清华大学黄民烈团队

EVA2.0: Investigating Open-domain Chinese Dialogue Systems with Large-scale Pre-training

Yuxian GuJiaxin WenHao SunYi SongPei KeChujie ZhengZheng ZhangJianzhu YaoLei LiuXiaoyan ZhuMinlie Huang

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1387-3

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1387-3



  研究论文∣中国人民大学金琴团队

Multimodal Pretraining from Monolingual to Multilingual

Liang ZhangLudan RuanAnwen HuQin Jin

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1414-4

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1414-4



  研究论文∣中国科学院自动化所徐波团队

Offline Pre-trained Multi-agent Decision Transformer

Linghui MengMuning WenChenyang LeXiyun LiDengpeng XingWeinan ZhangYing WenHaifeng ZhangJun WangYaodong YangBo Xu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1383-7

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1383-7



  研究论文∣新加坡南洋理工大学Zhang Hanwang团队

Compositional Prompting Video-language Models to Understand Procedure in Instructional Videos

Guyue HuBin HeHanwang Zhang

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1409-1

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1409-1



  研究论文∣中国科学技术大学冯福利团队

Mitigating Spurious Correlations for Self-supervised Recommendation

Xin-Yu LinYi-Yan XuWen-Jie WangYang ZhangFu-Li Feng

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1374-8

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1374-8

中文导读:

https://mp.weixin.qq.com/s/Ig3jy1LulUsxoO8kjSQU8g



  研究论文∣中国人民大学窦志成&文继荣团队

DynamicRetriever: A Pre-trained Model-based IR System Without an Explicit Index

Yu-Jia ZhouJing YaoZhi-Cheng DouLedell WuJi-Rong Wen

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1373-9

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1373-9



  研究论文∣山东大学宋雪萌团队

Vision Enhanced Generative Pre-trained Language Model for Multimodal Sentence Summarization

Liqiang JingYiren LiJunhao XuYongcan YuPei ShenXuemeng Song

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1372-x

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1372-x



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∨关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。


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