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刘威杨

助理教授

香港中文大学

教育背景

教育经历(按时间倒序):

  • 2020-2024:英国剑桥大学 机器学习 博士学位
  • 2016-2020:美国佐治亚理工学院 计算机科学 博士学位

 

工作经历(按时间倒序):

  • 2024-2025:德国马克斯普朗克智能系统研究所 博士后研究员
研究领域
大规模机器学习、基础大模型、深度学习、形式化推理、多模态模型 核心研究方向:大规模机器学习、基础大模型、深度学习、形式化推理、多模态模型
跨学科研究领域:AI for Science, AI for Creativity
个人网站
https://wyliu.com/
邮箱
weiyangliu@slai.edu.cn
个人简介

博士,香港中文大学计算机科学与工程系助理教授、博导。于英国剑桥大学取得机器学习博士学位,于美国佐治亚理工学院取得计算机博士学位,曾任德国马克斯普朗克研究所博士后研究员。主要研究方向为大规模机器学习、大模型基础算法、形式化推理、符号推理等,在Nature Machine Intelligence、PNAS、IEEE TPAMI、NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、UAI、CVPR、ICCV、ECCV等顶级期刊/会议发表论文70余篇。欢迎机器学习、人工智能方向的科研合作与优秀学生报考。

学术著作

[1] Zeju Qiu, Simon Buchholz, Tim Z. Xiao, Maximilian Dax, Bernhard Schölkopf, Weiyang Liu*, Reparameterized LLM Training via Orthogonal Equivalence Transformation, NeurIPS, 2025

 

[2] Tim Z. Xiao, Robert Bamler, Bernhard Schölkopf, Weiyang Liu*, Verbalized Machine Learning: Revisiting Machine Learning with Language Models, TMLR, 2025

 

[3] Zeju Qiu*, Weiyang Liu*, Haiwen Feng*, Zhen Liu**, Tim Z. Xiao**, Katherine M. Collins**, Joshua B. Tenenbaum, Adrian Weller, Michael J. Black, Bernhard Schölkopf, Can Large Language Models Understand Symbolic Graphics Programs?, ICLR, 2025

 

[4] Weiyang Liu*, Zeju Qiu*, Yao Feng**, Yuliang Xiu**, Yuxuan Xue**, Longhui Yu**, Haiwen Feng, Zhen Liu, Juyeon Heo, Songyou Peng, Yandong Wen, Michael J. Black, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf, Parameter-Efficient Orthogonal Finetuning via Butterfly Factorization, ICLR, 2024

 

[5] Longhui Yu, Weisen Jiang, Han Shi, J. Yu, Z. Liu, Yu Zhang, James Kwok, Zhenguo Li, Adrian Weller, Weiyang Liu*, MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language Models, ICLR, 2024

 

[6] Zeju Qiu*, Weiyang Liu*, Haiwen Feng, Yuxuan Xue, Yao Feng, Zhen Liu, Dan Zhang, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf, Controlling Text-to-Image Diffusion by Orthogonal Finetuning, NeurIPS, 2023

 

[7] Weiyang Liu*, Longhui Yu*, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf, Generalizing and Decoupling Neural Collapse via Hyperspherical Uniformity Gap, ICLR, 2023

 

[8] Zhen Liu, Yao Feng, Michael J. Black, Derek Nowrouzezahrai, Liam Paull, Weiyang Liu*, MeshDiffusion: Score-based Generative 3D Mesh Modeling, ICLR, 2023

 

[9] Weiyang Liu*, Zhen Liu*, Liam Paull, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf, Structural Causal 3D Reconstruction, ECCV, 2022

 

[10] Weiyang Liu*, Yandong Wen*, Bhiksha Raj, Rita Singh, Adrian Weller, SphereFace Revived: Unifying Hyperspherical Face Recognition, TPAMI, 2022

 

[11] Yandong Wen*, Weiyang Liu*, Adrian Weller, Bhiksha Raj, Rita Singh, SphereFace2: Binary Classification is All You Need for Deep Face Recognition, ICLR, 2022

 

[12] Weiyang Liu*, Zhen Liu*, Hanchen Wang*, Liam Paull, Bernhard Schölkopf, Adrian Weller, Iterative Teaching by Label Synthesis, NeurIPS, 2021

 

[13] Weiyang Liu, Rongmei Lin, Zhen Liu, Li Xiong, Bernhard Schölkopf, Adrian Weller, Learning with Hyperspherical Uniformity, AISTATS, 2021

 

[14] Weiyang Liu*, Rongmei Lin*, Zhen Liu, James Rehg, Liam Paull, Li Xiong, Le Song, Adrian Weller, Orthogonal Over-Parameterized Training, CVPR, 2021

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