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宋磊

微软亚研首席研究员

宋磊博士,微软亚洲研究院首席研究员,在人工智能和工业优化领域有多年的研究和实践经验,专注于人工智能和优化算法在业界尤其是在供应链、能源、可持续发展等领域和方向的应用。在相关领域拥有多个专利,并在国际会议和期刊上发表过数十篇论文。加入微软之前,宋磊在某电商公司负责智能供应链系统相关算法的研发和系统建设,在相关业务领域积累了大量的经验。目前他主要的研究方向为强化学习在大规模运筹优化问题中的应用,同时对于基础模型在工业场景尤其是知识管理和决策支持方面的应用也有浓厚兴趣。

演讲主题

上下文相关的决策优化:基础模型在工业控制中的应用探索

最近在基础模型(FMs)上的发展表明,经过大量语料库训练的基础模型已经具备了很多领域的知识,大大提升了传统自然语言处理任务的效果。传统上,基础模型主要用于自然语言任务中的静态环境;然而,它们在动态的工业控制环境中的潜在应用,特别是在不断变化的环境中,尚未得到充分展示。本演讲将介绍一个新颖的方法,通过一种上下文学习(ICL)算法,使基础模型能够适应控制场景中的变化环境,而无需进行大量的微调。微软亚洲研究院提出的ICL算法引入了一个可训练的代理模型,能够以上下文感知的方式适时检索历史样本,从而使基础模型在控制任务中的决策制定能力得到提升。通过在每一步策略性地选择相关样本,基础模型在动态变化的环境中展现出了更好的性能。

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