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13:30—13:50
闫俊
Virtual Prompt Injection for Instruction-Tuned Large Language Models
13:50—14:10
宁雪妃
SoT: 利用并行解码加速LLM的尝试
14:10—14:30
张锐麒
Trained Transformers Learn Linear Models In-Context
14:30—14:50
魏来
InstructionGPT-4: A 200-Instruction Paradigm for Fine-Tuning MiniGPT-4
14:50—15:10
袁正
Scaling relationship on Learning Mathematical Reasoning with Large Language Models
15:10—16:00
Panel
1.如何全面地评测大语言模型的能力？怎样平衡大语言模型的能力与安全性？
2.大模型微调方法能否有效地提高模型在特定任务上的性能？在实际应用中有哪些潜在的局限性？
3.大模型在特定能力（如数学推理）方面的表现如何？如何充分发挥大模型在特定能力方面的优势？
嘉宾介绍
闫俊
南加州大学计算机系五年级博士生，导师是Xiang Ren教授，研究领域是可信自然语言处理。目前主要关注大预言模型的安全性，包括数据投毒攻击和模型鲁棒性。
个人主页：https://junyann.github.io/
宁雪妃
清华大学博士后，合作导师为汪玉教授。研究领域为高效机器学习。目前主要关注生成模型的压缩和加速。
个人主页：https://www.ningxuefei.cc/
张锐麒
加州大学伯克利分校统计系二年级博士生，主要在Peter L. Bartlett教授的指导下工作。研究领域主要是理论深度学习和理论强化学习。目前关注Transformer，大语言模型和基于上下文学习(In-Context Learning)的理论。
个人主页：https://rqzhangberkeley.github.io/
魏来
上海交通大学大四本科生，研究领域是多模态大模型和自然语言处理。
个人主页：https://waltonfuture.github.io/
袁正
清华大学统计中心博士，在阿里达摩院任高级算法工程师。主要研究方向为大模型中的对齐和逻辑推理。
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