数理与统计学院；李倩

为促进学术交流、探讨前沿科技发展，数理与统计学院6月21日19：00-20：00邀请上海大学的修贤超教授在腾讯会议做题为“Unsupervised Feature Selection: From MachineLearning To LargeLanguage Models”的报告，为与会师生带来了一场极具前瞻性的学术盛宴。

修贤超教授重点阐释了该技术在深度学习时代的方法论革新，以及在大语言模型中的创新应用。报告不仅涵盖特征选择的核心算法突破，还结合医疗影像分析、工业制造等跨领域案例，生动展示了该技术对提升模型效率与可解释性的关键作用。

在交流环节，修教授就小样本场景下的特征稳定性和Transformer架构的特征选择适配等问题与听众展开深入讨论。本次报告既包含基础理论深度，又兼具学科交叉的前瞻视野，为学院师生开展人工智能相关研究提供了重要方法论参考。