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机器学习的鲁棒性,基础模型和可重复性


Percy Liang,斯坦福大学计算机科学副教授。

信贷:珀西梁

Percy Liang是美国加州斯坦福大学计算机科学副教授。他还担任该大学基金会模型研究中心的主任。

Percy Liang的研究跨越了机器学习和自然语言处理的许多主题,包括鲁棒性、可解释性、语义和推理。他也是通过创建CodaLab工作表来实现可重复性的强烈支持者。

在这个播客采访中,他涵盖了诸如语义解析、机器学习(ML)鲁棒性、基础模型和模型鲁棒性、基础模型偏差和学术研究、可重复性和CodaLab等话题。

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