在 2023 年 EMNLP 大会上,Jina AI 举办了 一场关于向量技术前沿探索的 Bird of a Feather (BoF) 会议,超过 80 位参会者,包括 DeepMind、Meta 等机构的顶尖研究员以及行业专家们,一起讨论向量前沿技术的最新进展。
<<< 闪电分享、圆桌讨论和午餐会 >>>
今年的 EMNLP 2024 在迈阿密举行,我们将延续在新加坡的成功经验,再次举办 BoF 会议,聚焦 Embeddings、Reranker 和小型语言模型(Small Language Model, SLM)在搜索领域的最新进展和未来方向。
活动详情
日期:2024 年 11 月 14 日
时间:上午 10:30 - 12:00 (迈阿密时间)
地点:EMNLP 2024 迈阿密演讲厅
本次 BoF 将汇集众多 Embeddings、Reranker 模型和信息检索领域的专家学者,通过一个半小时的演讲和圆桌讨论,本次 BoF 将为你带来:
深入了解搜索基础模型的最新研究成果,以及如何提升搜索效率和准确性;
和顶尖研究员、行业专家们一起交流,探讨合作机会;
参与关于搜索模型未来趋势的讨论。
欢迎所有 EMNLP 线下参会者参加!
????报名链接:https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScXmwLyE1Xye-FuWblIHszERde1SmVEOAtxatZcKRB4lOEVrg/viewform?usp=sf_link
欢迎分享你的研究成果!我们将提供 10 分钟闪电演讲机会。也欢迎加入圆桌讨论,与向量模型和搜索模型领域的专家们交流。请在报名表单中注明你感兴趣的参与方式。
我们关注的主题将涵盖搜索技术的方方面面,包括:
多模态/多语言/跨模态/跨语言的 Embeddings 和 Reranker 模型
迟交互模型 (如 ColBERT, ColPali) 和迟分技术(Late Chunking)
长文本向量模型 & 基于大型语言模型的 Embeddings 和 Reranker 模型
小型语言模型在文档阅读中的应用
高效轻量级的向量模型架构和注意力机制
指令微调、零样本/少样本检索、对比学习
多尺度表征学习(MRL)、向量模型的压缩和量化、混合稀疏-稠密检索系统
MTEB/LongMTEB/RAG 评估指标和 Benchmark
向量模型的微调,Task-LoRA, domain adaptation, OOD
代码、结构化数据、时间序列的向量模型
隐私保护向量技术
非常期待大家的参与、讨论和分享!11 月 14 号,我们迈阿密线下见!