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主持人简短地走了个过场,就轮到了周昀。
他拉了拉衣角,带着电脑从容上台,会场内的灯光柔和地聚焦在讲台上,调整了一下麦克风的位置,
身后的巨幕亮起,出现了论文标题,不过下面的作者一栏只有两个名字,一个是周昀,另一个就是邓永华,这在所有的论文分享中都是不太常见的。
台下,看着如此年轻的周昀,不少人都感觉十分诧异,他们低头翻阅起会议手册,这上面有周昀工作的简单介绍。
前排靠着过道的位置,何凯明静静地坐着,这篇论文就是他审的,当时他就对周昀挺感兴趣的,
后来结果公布的时候他还特意看了一眼周昀的学校,没想到是国内一所不知名双非,
国内的科研环境不说很差,但也绝对称不上优秀,不然他也不会在MT任教,能在这样的环境下完成这样的工作,这让他对周昀的兴趣更大了。
“大家好,今天我将介绍我在高效边缘智能推理方面的工作,AleEde,当前边缘设备上的A模型推理的核心问题在于:波动的带宽、异构的计算资源、以及多样化的延迟约束。
这也就导致了现有的静态模型压缩方法或者资源分配策略,往往无法实现全局最优,甚至在变化的环境中表现糟糕......”
周昀一边介绍着自己的工作一边观察台下人们的反应,前排的何凯明他自然是一上台就看到了。
他也没想到这样的大佬居然会亲自来听他的报告,一时间还有点受宠若惊。
大概讲了一分钟,他就有点进入状态了,完全沉浸在了自己的思路当中。
台下的人都听得非常认真,时不时还在手里的本子上记录着什么。
十几分钟的时间过的飞快,周昀的汇报很快就进入了尾声:“……综上所述,AleEde为Ede&bp;A提供了一种高效、自适应的协同优化解决方案,
能够在动态的边缘环境下,尽可能地保留模型原有的性能,谢谢大家!”
随后朝着台下微微鞠了一躬。
接下来就是Q&A环节。
坐在前排的何凯明举起了手,周昀自然不可能当作没看到。
“何教授,您请问。”
工作人员立刻小跑着将麦克风递了过去。
坐在后排的人这才发现,提问的人居然是何凯明,一时间,所有人的目光都聚焦在两人身上。
何凯明接过话筒微微点头:“很有趣的工作,事实上我之前就已经看过了这篇文章,AleEde在模型的压缩算法上的设计思路非常巧妙,
但是我有一个问题,你的压缩算法是基于A调教A的思想,那你该如何保证用于调教A的A做出的决策是最优的?
这个负责调教的A,其鲁棒性又由谁来保证和监督?如果是这样的话,是否又需要一个A来负责监督,这样是不是会陷入一个‘无限递归验证’的循环?
那么你如何在理论上保证这种‘自我优化’过程的收敛性和可靠性,而不仅仅是在你的实验数据上表现良好?”
其他人听到这个问题都不由地感叹,不愧是大佬,提出的问题总是这么尖锐。
如果周昀无法回答这个问题,这篇文章的严谨性就会受到质疑。
何凯明也很好奇周昀会怎么回答这个问题,于是他看向台上,结果对方的反应倒是有些出乎他的预料。
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