報告人：王皓波 博士 浙江大學
主持人：魏通
報告時間：2024年12月26日（周四）下午14:00
報告地點：bet356手机版唯一官网九龍湖校區計算機樓513室
報告摘要：人工智能應用的構建通常需要花費大量人力成本來收集用于模型訓練的高質量标記數據。針對這一問題，研究者提出了不同的解決方案，例如傳統的應用于小語言模型的主動學習、弱監督學習等，在一定程度上減輕了标注成本，但這些算法仍然需要一定量的人力标注。在大模型時代，數據标注迎來了新的機遇與挑戰。在本次報告中，我們介紹團隊在大模型驅動的低資源數據标注技術的一些研究進展，介紹一種大小模型協作學習的低資源數據标注框架，以交互方式提取和過濾法學碩士的特定任務知識。
報告人簡介：王皓波，浙江大學軟件學院百人計劃研究員，主要研究為方向弱監督學習、數據标注、結構化數據分析等。近年來，在ICLR、NeurIPS、IJCAI、ACL、CVPR、TPAMI等CCF A類/清華A類頂級國際會議期刊上發表40餘篇學術論文，其中一作/通訊22篇。長期擔任ICLR、NeurIPS、TKDE、TPAMI等頂會和頂刊審稿人，曾擔任IJCAI 2021 SPC，2022年ICML傑出審稿人。主持國家自然科學基金青年項目，入選甯波市甬江引才高層次人才引進計劃，作為項目骨幹參與1項國家自然科學基金重點項目、2項浙江省重點研發計劃“尖兵”項目，獲CCF-網易雷火聯合基金資助。曾獲得ICLR 2022傑出論文獎榮譽提名（一作)、2023年浙江省科學技術進步獎一等獎、吳文俊-中國人工智能學會優秀博士論文獎、ACM中國（杭州分會）優博獎、WAIC青年優秀論文提名獎、IJCAI-ECAI 2022噪聲标簽學習挑戰賽全賽道冠軍等獎項與榮譽。
