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Shuang Li

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À Propos

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2024

Shuang Li est professeure adjointe à l’Université de Toronto et membre du corps professoral de l’Institut Vecteur. 

Son expertise réside dans l’intégration de systèmes d’IA compositionnelle au sein de réseaux de neurones profonds afin d’améliorer leur capacité de généralisation et de résolution de problèmes nouveaux et complexes. Parmi ceux-ci, mentionnons la création d’images et de vidéos à partir d’instructions détaillées et l’habilitation de robots à réaliser toutes sortes de tâches. Ses travaux pourraient avoir des applications concrètes dans plusieurs domaines tels que la biologie, la robotique et la création artistique. 

Prix

  • Bourse de recherche Facebook, Meta, 2021
  • Prix pour un article exceptionnel, atelier sur la modélisation générative contrôlable, NeurIPS, 2021
  • Prix du meilleur article, atelier IA coopérative, NeurIPS, 2020
  • Bourse de recherche Adobe, 2019
  • Bourse en informatique Seneff-Zue, MIT, 2018

Publications Pertinentes

  • Li, S., Du, Y., Tenenbaum, J. B., Torralba, A. et Mordatch, I. (2023). « Composing Ensembles of Pre-trained Models via Iterative Consensus », International Conference on Learning Representations (ICLR).
  • Li, S., Puig, X., Paxton, C., Du, Y., Wang, C., Fan, L., Chen, T., Huang, D.-A., Akyürek, E., Anandkumar, A., Andreas, J., Mordatch, I., Torralba, A. et Zhu, Y. (2022). « Pre-Trained Language Models for Interactive Decision-Making », Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (exposé oral).
  • Liu, N., Li, S., Du, Y., Torralba, A. et Tenenbaum, J. B. (2022). « Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models », European Conference on Computer Vision (ECCV).
  • Li, S., Du, Y., van de Ven, G. M. et Mordatch, I. (2022). « Energy-Based Models for Continual Learning », Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs) (exposé oral).
  • Li, Y., Li, S., Sitzmann, V., Agrawal, P. et Torralba, A. (2021). « 3D Neural Scene Representations for Visuomotor Control », Conference on Robot Learning (CoRL) (exposé oral).

institut

Institut Vecteur

Université de Toronto

Département

Département de génie électrique et informatique Département d’informatique

Éducation

  • Ph.D. (informatique), Massachusetts Institute of Technology
  • M.Phil. (génie électronique), Université chinoise de Hong Kong
  • B.Ing. (génie électronique et informatique), Université technologique de Dalian

Pays

Canada

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