报告时间：2023年6月14日（星期三） 10:00
报告地点：翡翠科教楼A座805室
报 告 人：王希廷 高级研究员
工作单位：微软亚洲研究院
举办单位：计算机与信息学院
报告简介：
模型时代，可解释和模型对齐变得至关重要。大模型对人的工作生活影响越来越大，但却更加难以理解和控制。OpenAI对外支持的七大研究方向中，可解释和模型对齐就是其中两个。我们应该怎么让深度学习模型变得更透明、可理解、更容易训练、调试和优化，确保它和人类意图对齐呢？这次报告将围绕这些问题进行探讨，介绍我们近期发表在ICML、NeurIPS、KDD的可解释人工智能（XAI）以及利用强化学习从人类反馈学习（RLHF）的方法。
报告人简介：
王希廷，MSRA社会计算组高级研究员，研究兴趣为可解释、负责任的人工智能。发表论文50多篇，其中CCF-A类论文40篇。两篇论文被CCF-A类期刊IEEE TVCG评选为封面论文。H-Index为24，谷歌学术引用2300多。相关科研成果落地全球占有量第二的必应搜索引擎。被邀请担任IJCAI、AAAI领域主席，加入IEEE VIS组委会担任档案主席，被评为AAAI 2021 杰出高级程序委员。两次受邀在SIGIR可解释推荐研讨会上发表主旨演讲，是CCF和IEEE高级会员。
