我是多伦多大学计算机科学副教授，也是病媒研究所。我还是校准团队的技术人员人类直到2024年夏天。

我的研究侧重于更好地理解神经网络训练动力学，并利用这种理解来提高训练速度、泛化、不确定性估计和自动超参数调整。我现在专注于将我们对深度学习的理解应用于人工智能的调整。鉴于人工智能的发展速度如此之快，确保人工智能与人类价值观紧密结合的问题似乎是我们目前能做的最重要的事情。我感兴趣的具体方向包括：

• 考虑到人工智能系统的一个令人惊讶的行为，我们如何有效地找出哪些训练例子是罪魁祸首（这样我们就可以研究详细的机制）？
• 神经网络什么时候学习mesa-optimizers，也就是说，在没有我们构建它的情况下，前传球什么时候进行某种优化？这种情况会导致不同的泛化模式吗？我们如何检测到这一点，对内部目标功能进行逆向工程，和/或防止其发生？
• 我们如何从我们不完全信任的模型中获取可靠信息？

我拥有斯隆奖学金、加拿大研究主席和加拿大CIFAR AI主席。之前，我在符号系统2008年毕业于斯坦福大学，2009年获得斯坦福大学计算机科学硕士学位，2014年获得麻省理工学院计算机科学博士学位比尔·弗里曼和乔什·特南鲍姆2014-2016年，我在多伦多大学做博士后，与鲁斯兰·萨拉库丁诺夫我和科罗拉多·里德一起创造了元学院这是一个使用概念依赖关系图为机器学习和相关领域创建个性化学习计划的网站。

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