本期为TechBeat人工智能社区第461期线上Talk！
北京时间12月8日(周四)20:00，剑桥大学在读博士生——苏熠暄的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “对比搜索（Contrastive Search）—当前最优的文本生成算法”，届时将分享其在NeurIPS2022上的工作及接下来的一篇后续工作。
Talk·信息
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主题：对比搜索（Contrastive Search）—当前最优的文本生成算法
嘉宾：剑桥大学在读博士生 苏熠暄
时间：北京时间 12月8日(周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
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TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=738Talk·介绍
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文本生成在自然语言处理领域有着重要地位。传统的生成方法如贪心搜索（Greedy Search）或集束搜索(Beam Search)经常会导致模型退化（Model Degeneration）的问题。其他方法如Top-K采样或核采样（Nucleus Sampling）则经常会导致语义信息不一致的问题。在本次报告中，讲者将介绍在NeurIPS 2022中最新提出的对比搜索（Contrastive Search）算法。该方法已在16种语言下得到了广泛的验证，并且已经部署在腾讯AI Lab上线产品(Effidit)以及Huggingface Transformers平台库中。本次Talk主要分为两个部分。首先会分享讲者在NeurIPS 2022上的工作，之后会介其接下来的一篇后续工作。
Talk·预习资料
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A Contrastive Framework for Neural Text Generation
https://arxiv.org/abs/2202.06417
https://github.com/yxuansu/simctg
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Contrastive Search Is What You Need For Neural Text Generation
http://arxiv.org/abs/2210.14140
https://github.com/yxuansu/Contrastive_Search_Is_What_You_Need
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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苏熠暄
剑桥大学在读博士生
苏熠暄，剑桥大学博士生，导师为Nigel Collier教授。此前他于剑桥大学获得硕士学位，于北京理工大学获得本科学位。他的研究方向关注于大规模语言模型，文本生成，以及表征学习。到目前为止，他已与NeurIPS，ACL，EMNLP，NAACL，EACL等会议中发表十余篇论文。
主页：
https://yxuansu.github.io/
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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