本周六晚上 20:30 - 21:30，我们将在学堂 112【线下】给大家带来吕凯风老师关于深度学习理论的报告。在报告前后，同学们可以吃零食 and/or 自由交流。
报告摘要
吕凯风即将于 2025 年入职交叉信息研究院任助理教授。他于 2019 年毕业于姚班，博士就读于普林斯顿大学。随着深度学习模型越来越大，能力日益增强，如何降低训练成本及确保人工智能的安全性，已经成为两个至关重要的问题。然而，我们究竟了解神经网络在学习什么，以及它是如何进行泛化的吗？本次 seminar，吕凯风会介绍一些近期的研究成果，从理论和实验的角度探究以下问题：(1) 在大规模分布式训练中，降低梯度信息的同步频率能节省通信成本，也会导致训练偏离梯度下降的路径。但模型的泛化表现却神奇地变好了，这是为什么？(2) 对一个 safety-aligned 的语言模型稍作微调，哪怕是在一个看似无害的数据集上，也可能改变其在安全性方面的泛化表现，使其更易于被恶意用户利用来危害社会。我们应如何缓解这一问题？
欢迎全体同学参加~
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