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交叉信息研究院D办校友论?/h2>
2022-05-11 | 来源 公号“清华大学交叉信息研I?022-05-02 |

4?span lang="EN-US">23日?span lang="EN-US">24日，八位交叉信息院校友做客茶园校友论坛，U上U下同步分n了计机U学与物理领域的前沿方向与成果?/span>

2018届校友，来自华ؓZ方舟实验室的黄维然向大家介绍了自监督学习的前沿研I。首先，他对自监督学习的概念和分c进行了介绍Qƈ以几个简单的例子带大家探索了Z生成、对比和前置d{不同方法的模型构徏与数学推演。在分n的最后，他引用图灵奖得主杨立昆与本吉奥的话，向大家展CZ自监督学习的qK前景?/span>

2015届姚班校友、北京大学助理教授李彤阳在校友论坛上Q做了一场关于量子计在机器学习与优化算法中的应用的讲。量子计凭借叠加态原理，在信息处理效率上相比传统Ҏ(gu)更有潜力。他以凸优化、体U估计、半定规划等Z子，展示了量子算法相比传l算法的优越性?/span>

2018届交叉信息院校友Q来自字节蟩?span lang="EN-US">AI Lab 的吕定顺Q同样ؓ大家带来了一场量子计的盛宴。量子计作为后摩尔时代H破力限制的理论方法，被认为是面向未来的全新计方式。他更多聚焦于量子计的潜在应用场景Qƈ以计化学ؓ例介l了量子计算的前景与挑战。近q来Q以量子比特模拟分子模型的成果层ZIP但对复杂分子pȝ的分析也是量子计所面的挑战之一?/span>

2014届姚班校友、北京大学助理教授刘天Q向大家介l了密码学在当前场景需求下的最新进展。随着|络的不断发展，Z的交Ş式从ZZ间的互相交流更多地{变成不同的h与若q个大型|页的交。在此基上，密码学家们提Z信息论密码学Q相比传l密码学Q其没有计算复杂性假设，且能够实现更高的效率?/span>

同样来自北京大学前沿计算研究中心的助理教授?span lang="EN-US">2015届校友袁骁ؓ大家带来了关于量子模拟的前沿应用。他提到Q量子模拟已l被q泛应用于各个领域，qŞ成了量子化学、量子材料等二学科Q在冷原子物理、药物分子、固氮作用等方向都已l有所成果。同Ӟ量子模拟也面临着如何消除误差、实现量子算法等诸多挑战?/span>

2012届姚班校友、交叉信息院助理教授Ȯ云飞带来了有关量子pȝ中的物理问题的讲座。他的讲解深入技术细节，从俘L子入手，使用保罗陷阱俘获dQƈ以离子的量子力学状态实现量子比牏V随后，他在此基上进行了拓展Q介l了量子比特门的实现与用分ȝ法降低量子复发器构徏复杂度的Ҏ(gu)?/span>

来自快手?span lang="EN-US">2019届交叉信息院校友蔡庆芃向大家介绍了强化学习在推荐法中的应用。当前的大多数推荐系l用的是监督学习模型，但在法的探索能力和长期预示的优化上不尽如h意。他向大家展CZ使用强化学习处理q一问题的进展及实验l果Q但相比于传l方法，强化学习也面临着更多的挑战?/span>

2012届姚班校友、斯坦福大学助理教授马腾宇在24日的校友论坛上，以线上方式ؓ大家带来了深度学习理论的最新进展。他讲到Q深度学习经q数十年的发展，已经形成了许多成果卓著的模型Q但也有着噪声数据集、鲁性、不定性量化等U种问题{待解决。也正因此，理论计算机学家们在完善现有方法的基础上，不断提出新的模型?/span>

他山有玉Q荧荧之光，借我相照Q玉汝于成。八位校友带来的分n让同学们受益匪浅?/span>


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