Matt J. Kusner
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2025
Matt J. Kusner est professeur agrégé à Polytechnique Montréal et membre académique principal à Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle. Ses travaux de recherche s’intéressent aux principes fondamentaux de l’évaluation de l’apprentissage automatique ainsi qu’à l’apprentissage automatique au service de la société. Avant de se joindre à Polytechnique Montréal, Matt J. Kusner était professeur agrégé à l’University College London. Il a enseigné précédemment comme professeur agrégé à l’université d’Oxfortd et comme chargé de cours au Jesus College.
Matt J. Kusner a donné des conférences à la Banque de réserve fédérale de Cleveland et de Philadelphie, au Cambridge Centre for Mathematical Sciences et à la Royal Society. Ses travaux ont été publiés dans The Gardian, Forbes et la Harvard Business Review.
Prix
- Bourse de recherche principale du Leverhulme Trust, Royal Society (2024-2025)
- Bourse de recherche, The Alan Turing Institute (2016-2018)
- Prix Turner de la meilleure dissertation, université de Washington à St. Louis (2016)
Publications Pertinentes
- Richter, L., He, X., Minervini, P. et Kusner, M. (2025). « An Auditing Test to Detect Behavioral Shift in Language Models », International Conference on Learning Representations (ICLR).
- Dovonon, G. J.-S., Bronstein, M. et Kusner, M. (2025). « Setting the Record Straight on Transformer Oversmoothing », Transactions on Machine Learning Research.
- Kaddour, J., Key, O., Nawrot, P., Minervini, P. et Kusner, M. J. (2023). « No train no gain: Revisiting efficient training algorithms for transformer-based language models », Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 36, p. 10957-10970.
- Kaddour, J., Liu, L., Silva, R. et Kusner, M. J. (2022). « When do flat minima optimizers work? », Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 35, p. 6577-16595.
- Kusner, M. J., Loftus, J., Russell, C. et Silva, R. (2017). « Counterfactual fairness », Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30.