青年科学家报告

电子科技大学：吕琳媛教授

个人简介：吕琳媛，电子科技大学教授，国家优秀青年基金获得者。主要从事网络信息挖掘和社会经济复杂性方面的研究。在Physics Reports、National Science Review，PNAS、Nature Communications等学术期刊发表论文70余篇，SCI引用5000余次，谷歌学术引用万余次，成果入选中国百篇最具影响国际学术论文。申请发明专利12项，授权发明专利5项，两项专利获腾讯优秀专利奖。研究成果获计算机学会自然科学二等奖。2013年出版学术专著《链路预测》获第四届中国大学出版社图书奖优秀学术著作一等奖。目前担任国际网络科学学会理事会理事、中国工业与应用数学学会复杂网络与系统控制专委会委员、中国中文信息学会社会媒体处理专委会常委、中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会常委、英国物理学会期刊《物理学报：复杂性》高级顾问编辑、《国家科学评论》特邀编辑、《国际现代物理C》副主编等学术职务。2019年入选《麻省理工科技评论》中国35岁以下科技创新35人。

报告题目：网络重要节点挖掘及其应用

报告摘要：近年来，网络重要节点挖掘研究越来越受到关注，不仅因为其重大的理论研究意义，更因为其广泛的实际应用价值。所谓网络的重要节点是指相比网络其他节点而言，能够在更大程度上影响网络的结构与功能的一些特殊节点。如何找到这些节点？它们对网络结构和功能有什么作用？本报告将分别从节点度和节点圈两个视角介绍我们在重要节点挖掘方面的代表性成果并展望了未来的研究方向。

循环智能（Recurrent AI）：联合创始人  杨植麟

个人简介：杨植麟，循环智能（Recurrent AI）联合创始人；曾在自然语言理解、文本分类、问答、半监督学习等30多个AI任务上取得世界第一（state-of-the-art），取得4500+引用；其作为第一作者发明的XLNet在20项任务上超越Google BERT，发表一年引用破千，在2019年全球NLP论文中位列引用量第一名，入选AI顶级会议NeurIPS 2019口头报告（录用率千分之五）；其发明的Transformer-XL是首个全面超越RNN的注意力语言模型，是ACL 2019引用最高的论文。他入选北京智源AI研究院评选的“青年科学家”项目，也是该项目的唯一90后；曾获得西贝尔学者、英伟达学者、英伟达先锋研究奖等称号；2017-2018连续入选剑桥大学研究员发布的NLP一作排行榜，是全球仅有的三人之一；与多名图灵奖得主合作发表论文。其创立的人工智能公司Recurrent AI，致力于用AI技术提升销售和客服效率，获得来自红杉、真格、金沙江等机构的数千万美元融资。本科毕业于清华大学，博士毕业于卡内基梅隆大学。

报告题目：从学习的角度看NLP的现状与未来

报告摘要：本次讲座主要包括下列内容：（1）NLP领域近年来取得较大突破，在学术研究方面，Transformer+Pretraining的范式在大量标准任务上取得巨大的准确率提升，在产业落地方面，上述学术突破带来了大量真实场景的应用。我们将介绍真实应用场景落地案例和结果，并讨论当前NLP面临的主要问题。（2）机器学习的效果取决于三个主要因素——capacity, optimization, generalization. 我们将从这三个维度分析NLP近几年的进展，解析各项技术突破分别如何从这几个角度进行提升。同时，从这三个维度出发，我们分析技术的下一步发展方向。（3）我们判断NLP的未来应用发展会经历从学术性的开放式进展到军备竞赛型垄断的转变，并基于此分析互联网大厂、AI创业公司、传统行业巨头的博弈与合作。