一、報告時間

2023年3月21日（周二）13:30-15:00

二、報告地點

敏學樓406（原專業學位樓）

三、報告題目

多任務學習在推薦系統中前世今生和我們的一些新進展

四、主講人

劉軍寧，博士畢業于美國Umass Amherst計算機系，谷歌任職期間開發了YouTube早期推薦系統算法，歷任淘寶，螞蟻金服技術總監，新華智云首席科學家&VP，騰訊PCG高級總監&14級專家。提出的swarm同好算法入選15年阿里十大算法獎，帶領團隊設計搭建螞蟻金服Matrix推薦平臺，獲得螞蟻16年數據之美獎。近年來帶領團隊設計研發了PLE，MFH等新型多任務學習SOTA模型，突破了之前谷歌的MMOE模型，獲得2020 ACM RecSys Best Long Paper Award。同時成功將強化學習應用于推薦混排中，探索異構介質混排和商業化混排。

五、內容簡介

多任務學習在RS，CV，NLP當中都有廣泛應用，是一種具備通用泛化意義的機器學習范式，也被認為是構成AGI方案的必備配方之一。本講座會首先介紹推薦系統RS的大圖，多任務學習MTL應用于RS的演進路線和本質優勢，以及多任務模型上我們提出的微觀共享學習（micro perspective）和宏觀共享學習（macro perspective）的概念和倆個最新工作：PLE分層萃取模型（ACM RecSys 20 Best Long Paper）和MFH多維層次異構模型（CIKM 22）。

人工智能學院

2023年3月21日