确保AI与社会利益保持一致是我们时代的关键挑战。我相信,教育在实现这一目标方面可以发挥至关重要的作用 - 教授AI中的技术主题必须与促进对AI更广泛影响的积极思考相结合。此外,重要的是要通过调整教育过程来说明生成性AI的可用性来为学生做好现实世界中的挑战。以前,我曾帮助在包括机器学习,概率和统计数据以及高级算法在内的多个机构中教授九门课程。此外,我还监督了学士学位,硕士和博士学位的13名学生,他们的工作导致了学术区别和多个顶级出版物[Neurips'21],[Neurips'24C],[ICML'24]。展望未来,我渴望开发和教授涵盖AI,AI安全和LLM代理的课程,以及与LLMS,机器学习,入门数学和计算机科学相关的更通用课程。
PC 成员 ⋄ 第九届量子计算、通信和密码理论会议(TQC 2014)。 ⋄ 第二十届量子信息处理年会(QIP 2017)。 ⋄ 第二十一届量子信息处理年会(QIP 2018)。 ⋄ 与 ICSE 2020 和 ICSE 2021 共同举办的量子软件工程国际研讨会 (Q-SE 2020、Q-SE 2021)。 ⋄ 第十五届量子计算、通信和密码理论会议 (TQC 2020)。 ⋄ 2021 年 IEEE 国际量子计算与工程会议 (QCE 2021)。 ⋄ 第 43 届 ACM SIGPLAN 编程语言设计与实现会议 (PLDI 2022)。 ⋄(领域主席)第 10 届学习表征国际会议(ICLR 2022)。⋄ 量子计算理论实践研讨会 QCTIP 2022。⋄(领域主席)第 36 届神经信息处理系统会议(NeurIPS 2022)。⋄(领域主席)第 40 届机器学习国际会议(ICML 2023)。⋄(领域主席)第 37 届神经信息处理系统会议(NeurIPS 2023)。⋄ 第 51 届 ACM SIGPLAN 编程语言原理研讨会(POPL 2024)。⋄ 第 45 届 ACM SIGPLAN 编程语言设计与实现会议(PLDI 2024)。⋄(领域主席)第 41 届机器学习国际会议(ICML 2024)。 ⋄(领域主席)第 38 届神经信息处理系统会议(NeurIPS 2024)。⋄(高级 PC)第 39 届 AAAI 人工智能会议(AAAI 2025)。⋄ 第 46 届 ACM SIGPLAN 编程语言设计与实现会议(PLDI 2025)。⋄(领域主席)第 42 届机器学习国际会议(ICML 2025)。
•从多项选择问题中自动生成和标记知识组件S.(获得了会议最佳数据集奖)•在生成AI,W。Balu,V。Cerf等人时代保护科学完整性,《国家科学院学院论文集》,社论,第1卷。121,否。22,5月,2024年。•学习比较提示:结合学生日志中的见解和大型语言模型,T。Zhang,H。Kumar,R。Schmucker,A。Azaria,A。Azaria,T。Mitchell,T。Mitchell,AAAI教育工作室,20024年2月,2024年,•荷叶边和莱利:迈向自动吸引会话辅导系统,R。Schmucker,M。Xia,A。Azaria,T。Mitchell,T。Mitchell,Neurips,Neurips 2023 2023年生动AI的教育研讨会(GAIED),1223年12月,2023年,•阅读并收获回报:在说明手册的帮助下学习atari,Y。Wu,Y。Fan,A。Azaria,Y。Li,T。Mitchell,第37届神经信息处理系统会议(Neurips 2023),第37页,第37页,967--976,2023年12月。•LLM的内部状态知道何时说谎,A。Azaria,T。Mitchell,计算语言学协会的发现:EMNLP 2023,pp。967--976,2023年12月。•学习提供有用的提示:援助行动评估和政策改进,R。Schmucker,N。Pachapurkar,S。Bala,T。Mitchell,T。Mitchell,第18届欧洲技术增强学习会议,EC-TEL 2023,2023年9月。
11。Kiseleva,Julia,Alexey Skrynnik,Artem Zholus,Shrestha Mohanty,Negar Arabzadeh,Marc-AlexandreCôté,... Edwin Zhang ... Mohammad Aliannenejadi等。“在协作环境中掌握的互动基础语言:IGLU 2022竞赛的回顾。”在2022 Neurips中204-216。PMLR,2022年。
生成重放:Shin 等人,2017 NeurIPS 突触智能 (SI):Zenke 等人,2017 ICML 弹性权重合并 (EWC):Kirckpatrick 等人,2017 PNAS 不遗忘学习 (LwF):Li & Hoiem,2017 IEEE T 模式分析上下文相关门控 (XdG):Masse 等人,2018 PNAS
( *表示相等的贡献。)[5](ICLR 2025)Ruizhe Shi ∗,Runlong Zhou ∗,Simon S. du。“采样器在在线直接偏好优化中的关键作用”。[link] [4](神经2024)Ruizhe Shi,Yifang Chen,Yushi Hu,Alisa Liu,Hannaneh Hajishirzi,Noah A. Smith,Simon S. Du。“与多个目标的解码时间模型对齐”。[link] [3](ICML 2024)Chenhao Lu,Ruizhe Shi ∗,Yuyao Liu ∗,Kaizhe Hu,Simon S. Du,Huazhe Xu。“在求解POMDP中重新思考变压器”。[link] [2](ICLR 2024)Ruizhe Shi ∗,Yuyao Liu ∗,Yanjie Ze,Simon S. Du,Huazhe Xu。“释放了先前训练的语言模型以进行离线强化学习的力量”。[link] [1](神经2023)Yanjie Ze,Yuyao Liu ∗,Ruizhe Shi ∗,Jiaxin Qin,Zhecheng Yuan,Jiashun Wang,Huazhe Xu。“ H-index:具有手工说明的视觉增强学习,以进行灵巧的操纵”。[link]