本期为TechBeat人工智能社区第402期线上Talk。北京时间4月28日(周四)20:00，密歇根州立大学计算机系在读博士生——刘孝睿的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “通信高效的分布式机器学习”，届时将分享压缩通信的去中心化分布式优化算法。

Talk·信息

主题：通信高效的分布式机器学习

嘉宾：密歇根州立大学计算机系在读博士生 刘孝睿

时间：北京时间 4月28日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

人工智能的成功高度依赖于大数据、大模型和底层的大规模分布式机器学习系统。为了解决分布式机器学习中的主要瓶颈，我们提出了压缩通信的去中心化分布式优化算法，成功地减少了约95%的通信成本，极大地提升了现有算法和系统的规模和效率。

具体分享提纲如下：

1. 大规模分布式机器学习的背景和通信瓶颈

2. 通信高效分布式优化的算法、理论和实验

3. 未来的研究方向

Talk·提问交流

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

刘孝睿，密歇根州立大学（Michigan State University）计算机系的博士生，他将于2022年秋季加入北卡罗莱纳州立大学（NC State）担任计算机系助理教授。他目前的研究兴趣包括大规模分布式机器学习、图深度学习和可信人工智能。他曾获得ICHI 2019最佳论文奖提名、MSU工程学院杰出奖学金、云计算奖学金等。他的论文多次发表在机器学习和数据科学的顶级会议（如ICML, NeurIPS, ICLR, KDD, AISTATS, SIGIR，SDM, WSDM等）。他是IJCAI 2021分布式机器学习、KDD 2021图深度学习、KDD 2021深度学习稳健性、ICAPS 2021可信人工智能教学讲座的主要组织者和演讲者。

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关于TechBeat人工智能社区

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