XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTMLR
XIJIE HUANG
·提议的随机差异量化（SDQ）[ICML 2022]，一种有效的和有效的混合精确定量量化技术优于·提出了有效的变异感知视觉变压器（VIT）量化框架[TMLR]。这是分析和定位VIT量化变化的第一项工作。我们对VIT的变化的解决方案导致在不同的VIT模型（DEIT，SWIN，SRET）跨Imagenet-1k数据集上的最新精度。·通过核心选择[TMLR]提出一个新的角度，以提高量化感知训练的效果。我们的方法可以在ImageNet-1k数据集上获得4位RESNET-18的68.39％，仅10％子集。
Katrina Drozdov（evtimova）Katrina Drozdov（evtimova）
使用方差正规化K. Evtimova，Y。Lecun用多层解码器进行稀疏编码。TMLR 2022。ista是一种用于提取数据稀疏表示形式的经典算法。我们将ISTA扩展到与深度神经网络一起使用，应用方差正则化以避免崩溃。用我们的方法提取的稀疏图像表示形式提高了一声学习性能。
Megha Srivastava
Mina Lee, Megha Srivastava , Amelia Hardy, John Thickstun, Esin Durmus, Ashwin Paranjape, Ines Gerard-Ursin, Xiang Lisa Li, Faisal Ladhak, Frieda Rong, Rose E. Wang, Minae Kwon, Joon Sung Park, Hancheng Cao, Tony Lee, Rishi Bommasani, Michael Bernstein,珀西·梁。“评估人类语言模型的互动”机器学习研究（TMLR）的交易，2023。
祈祷赞美，博士学位。
审查]计算机视觉和模式识别（CVPR）国际计算机视觉会议（ICCV）神经信息处理系统（NEURIPS）国际学习表征会议（ICLR）国际机器学习国际机器学习会议（ICML）国际声音，语音和信号处理（ICASSP）交易（ICASSP）交易（ICASSP）交易（ICASSP）在模式分析和机器Intelligence（TPAMI）研究（TPAMI）研究（TPAMI）研究（TPAMI）（TPAMI）（TPAMI）（TPAMI）（TPAMI）（TPAMI）（TPAMI）日记（JMLRR）（JMLRRRR）（JMLRRRR）（JMLRRRR）（JMLRRRRRR）大数据的交易
玛丽亚·托内瓦 –
程序委员会 程序主席：CogSci 2024 高级程序委员会成员：ACL 滚动评审（2023 年至今）、NeurIPS（2024 年至今）、ICML（2025 年至今）、CCN（2025 年至今）、CCN 技术程序委员会 (2022–2024) 程序委员会成员：ML：NeurIPS 2016-2023（2018 年前 30% 的审稿人）；ICML 2019-2023（2022 年前 10% 的审稿人）；AAAI 2020-2021、CoLLAs 2022、ICLR 2022-2024（2023 年重点审稿人）；NLP：ACL 2019-2021；NAACL 2019-2021；EMNLP 2020-2021； CoNLL 2020-2021；AACL-IJCNLP 2020；EACL 2021 期刊审稿人：TMLR、《自然人类行为》、《自然通讯》；《通讯生物学》；TICS、《ACM 通讯》、《计算神经科学前沿》
Mengxiao Zhang
Service: Committee Member / Reviewer: - Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS): 2024, 2023, 2022, 2021, 2020 - The Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI): 2025, 2023, 2022 - International Conference on Machine Learning (ICML): 2024, 2023, 2022, 2021, 2020 - Conference on Learning Theory (COLT): 2024, 2023 - Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC): 2023 - International Conference on Learning Representations (ICLR): 2025, 2024 - Innovations in Theoretical Computer Science (ITCS): 2024 - International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI): 2024, 2023, 2022, 2021 - ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD): 2021 - International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS): 2025, 2024, 2023 - Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT): 2021 - Conference on Economics and Computation (EC): 2023 - INFORMS Workshop on Data Science (WDS): 2023 - INFORMS Journal on Computing - Management Science - Transactions on Machine Learning Research (TMLR) - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine智能（TPAMI）
Jeffrey J. Ma
1。J. Ma，H。Pei，L。Lausen和G. Karypis， 2。 J. Jabbour，V。V。V. Berghe，J。Runevic，M。Stewart，J。C。Krishnan，V。V。V. V. Huang，I。Faust，Faust，Faust，Faust，Faust， V. J. Reddi，A2Perf：现实世界2025， 3。 St. Cheng，J。Yik，R。Ghosal，I。 J. Reddi，“采石场：计算特征代理的崇拜日期”，IEEE计算机Letters Architect，2025。ARX：2501,01892，杂志。 4。 J. MA，A。 5。 J. My，A。Letcher，F.Schäfer，Y。 2021。Arxiv：2111,08565，完整纸。J. Ma，H。Pei，L。Lausen和G. Karypis，2。J. Jabbour，V。V。V. Berghe，J。Runevic，M。Stewart，J。C。Krishnan，V。V。V. V. Huang，I。Faust，Faust，Faust，Faust，Faust， V. J. Reddi，A2Perf：现实世界2025，3。St. Cheng，J。Yik，R。Ghosal，I。 J. Reddi，“采石场：计算特征代理的崇拜日期”，IEEE计算机Letters Architect，2025。ARX：2501,01892，杂志。4。J. MA，A。 5。 J. My，A。Letcher，F.Schäfer，Y。 2021。Arxiv：2111,08565，完整纸。J. MA，A。5。J. My，A。Letcher，F.Schäfer，Y。 2021。Arxiv：2111,08565，完整纸。J. My，A。Letcher，F.Schäfer，Y。 2021。Arxiv：2111,08565，完整纸。
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
2025年2月
活动研究生申请导师，AI 2024年酷儿 - 研究生申请援助计划审阅者，AI 2024 Queer，AI 2024 – Communications主席，加固学习会议（RLC）2024 2024研讨会组织者，增强奖励 @ rlc 2024 2024 2024 2024 2024 2024年2024年未来的教师计划参与者，Eberly Center @ cmu 2022- @ cmu 2022- @ cmu 2022- @ CMU 2022- CMU SCS Dean的咨询委员会2021 –▷本科研究参与工作组2021 –▷为研究生提供互动研讨会，以指导研究项目的本科生的最佳实践。进行了IRB批准的研究，以测量训练效果。在Eberly教学峰会上选出的结果。[Workshop Slides and Results Poster] Graduate Application Support Program , CMU Robotics Institute, Mentor 2021–2022 Graduate Application Support Program , CMU Robotics Institute, Organizer 2021 Undergraduate AI Mentoring Program , CMU 2021 Journal Reviewer : IEEE Transactions on Robotics (IEEE T-RO), IEEE Transactions on Information Theory (IEEE T-IT), International Journal of Robotics Research (IJRR), Transactions on ML Research (TMLR) Conference Reviewer : NeurIPS 2021-2023, ICRA 2022/2024, ICML 2023/2024, ICLR 2024, IROS 2024 Workshop Reviewer : Strategic ML @ NeurIPS 2021, Real World Reinforcement Learning @ NeurIPS 2022, Interactive Learning with Implicit Human Feedback @ ICML 2023年，学习，动态和控制 @ icml 2023，机器人学习研讨会 @ Neurips 2023