Vector Institute

Geoffrey Hinton, Co-founder and Chief Scientific Advisor of Vector has been awarded the 2024 Nobel Prize in Physics. Hinton shares this honour with John J. Hopfield "for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks." Geoffrey Hinton's pioneering work has been instrumental in shaping the field of AI. His method for independently discovering properties in data has become crucial for today's large artificial neural networks, driving innovation across numerous sectors. This Nobel Prize underscores the global significance of the research and its potential to transform various aspects of our lives. It serves as a testament to the innovative spirit that drives advancements in this rapidly evolving field. We invite you to join us in celebrating Geoffrey Hinton's remarkable achievement. https://lnkd.in/dyUfXAtg #NobelPrize2024 #GeoffreyHinton #AIResearch #MachineLearning #VectorInstitute - Geoffrey Hinton, cofondateur et conseiller scientifique en chef de Vecteur a reçu le prix Nobel de physique 2024. Geoffrey Hinton partage cet honneur avec John J. Hopfield « pour les découvertes et inventions fondamentales qui permettent l'apprentissage automatique grâce aux réseaux neuronaux artificiels ». Les travaux pionniers de Geoffrey Hinton ont contribué à façonner le domaine de l'intelligence artificielle. Sa méthode de découverte indépendante de propriétés dans les données est devenue cruciale pour les grands réseaux neuronaux artificiels d'aujourd'hui, stimulant l'innovation dans de nombreux secteurs. Ce prix Nobel souligne l'importance mondiale de la recherche menée au sein de la communauté Vecteur et son potentiel à transformer divers aspects de notre vie. Il témoigne de l'esprit d'innovation qui est à l'origine des progrès réalisés dans ce domaine en constante évolution. Nous vous invitons à vous joindre à nous pour célébrer la remarquable réussite de Geoffrey Hinton.

Creating AI systems that balance broad understanding with specific adaptability has been a persistent challenge in machine learning research. Vector Faculty Member Xiaoxiao Li and team have developed SGPT (Shared and Group Prompt Tuning), a breakthrough solution that: • Efficiently captures common patterns across diverse datasets • Adapts intelligently to specific group requirements • Preserves privacy through advanced federated learning techniques • Achieves these goals with remarkable computational efficiency This advancement represents a significant step toward more capable, adaptable AI systems that can serve diverse needs while maintaining efficiency and privacy. Read more: https://lnkd.in/gEjbJwAu #AIInnovation #FederatedLearning #AIResearch - La création de systèmes d'intelligence artificielle qui concilient compréhension générale et adaptabilité spécifique est un défi permanent dans la recherche sur l'apprentissage automatique. Xiaoxiao Li, membre de la faculté Vecteur, et son équipe ont mis au point SGPT (Shared and Group Prompt Tuning), une solution révolutionnaire qui : - capture efficacement les modèles communs à travers divers ensembles de données - s'adapte intelligemment aux besoins spécifiques des groupes - préserve la vie privée grâce à des techniques avancées d'apprentissage fédéré - atteint ces objectifs avec une efficacité de calcul remarquable. Cette avancée représente un pas important vers des systèmes d'intelligence artificielle plus performants et adaptables, capables de répondre à des besoins divers tout en préservant l'efficacité et la confidentialité.

And...that's a wrap! 🎬 Thanks Everyone for a fantastic 2024. See you in 2025!!! 🥂 🥂 🥂 #AI #AIInnovation #LifeAtTELUS #TeamTELUS #EquipeTELUS McHacks, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), Toronto Machine Learning Society (TMLS), Scale Without Borders, Vector Institute, Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, NeurIPS, Collision Conf, Women in AI, TELUS Data & Trust, TELUS Graduate Technology Leadership Program (GTLP)

Ever wondered how secure your synthetic data really is? Here's your chance to find out. We've launched the MIDST Challenge at IEEE SaTML 2025 where you'll get to: • Test your best attack strategies against diffusion models • Try both black-box and white-box approaches • Push the boundaries of synthetic tabular data privacy • Work alongside brilliant minds in the field Ready to crack some models? Challenge runs Dec 1, 2024 - Feb 20, 2025 All the details ⬇️ https://lnkd.in/gBGuB8QQ - Vous êtes-vous déjà demandé dans quelle mesure vos données synthétiques étaient réellement sécurisées ? Voici l'occasion de le découvrir. Nous avons lancé le MIDST Challenge à l'occasion de l'IEEE SaTML 2025 : - tester vos meilleures stratégies d'attaque contre les modèles de diffusion - Essayer des approches de boîte noire et de boîte blanche - Repousser les limites de la confidentialité des données tabulaires synthétiques - Travailler aux côtés d'esprits brillants dans ce domaine Prêt à casser des modèles ? Le défi se déroule du 1er décembre 2024 au 20 février 2025.

🏎️ Welcome to the FastLane! | Bienvenue sur la voie rapide !

Canada’s three National AI Institutes (Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, Vector Institute) were well represented at this year’s annual NeurIPS Conference, with nearly 200 papers accepted from institute-affiliated researchers. Read more about CIFAR’s presence at NeurIPS: https://lnkd.in/etVswCEV ..... Les trois instituts nationaux d’IA du Canada (Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, Vector Institute) ont été bien représentés NeurIPS cette année, près de 200 articles de scientifiques affiliés aux instituts ont été acceptés. En savoir plus sur le CIFAR à NeurIPS: https://lnkd.in/enKjbHXZ

Meet Aviraj Newatia, an undergraduate student at the University of Toronto Faculty of Arts & Science and one of our remarkable Summer 2024 Research Interns. Working alongside Vector Faculty Member Rahul G. Krishnan, Aviraj dove into fascinating research on machine unlearning methods for data and class removal. His work explores how AI systems can adapt and optimize across changing landscapes without requiring complete resets—research that could significantly advance how AI systems learn and evolve. Are you ready to follow in Aviraj's footsteps and contribute to groundbreaking AI research while developing your career? Applications for our Summer 2025 Research Internship are open! Don't miss this opportunity to be part of Vector's innovative AI research community. Applications close January 13, 2025 at 1 PM EST. 👉 Apply now: https://lnkd.in/gUnKbPEA - Rencontrez Aviraj Newatia, étudiant de premier cycle à la Faculté des arts et des sciences de l'Université de Toronto et l'un de nos remarquables stagiaires de recherche de l'été 2024. Travaillant aux côtés de Rahul G. Krishnan, membre de la faculté Vecteur, Aviraj s'est plongé dans une recherche fascinante sur les méthodes de désapprentissage automatique pour l'élimination des données et des classes. Son travail explore la façon dont les systèmes d'IA peuvent s'adapter et s'optimiser à travers des paysages changeants sans nécessiter de réinitialisation complète - une recherche qui pourrait faire progresser de manière significative la façon dont les systèmes d'IA apprennent et évoluent. Êtes-vous prêt à suivre les traces d'Aviraj et à contribuer à la recherche révolutionnaire sur l'IA tout en développant votre carrière ? Les candidatures pour notre stage de recherche de l'été 2025 sont ouvertes ! Ne manquez pas cette occasion de faire partie de la communauté de recherche innovante en IA de Vecteur. Les candidatures se terminent le 13 janvier 2025 à 13 h, heure de l'Est.

From transformative research presentations to vibrant community connections, Vector made its mark at #NeurIPS2024. Our researchers contributed an incredible 98+ papers to this year's conference. Explore our researchers' groundbreaking work in our paper round-up: https://lnkd.in/eUtszX9G - Des présentations de recherche transformatrices aux connexions communautaires dynamiques, l'Institut Vecteur a laissé sa marque à #NeurIPS2024. Nos chercheurs ont contribué à plus de 98 articles à la conférence de cette année. Découvrez les travaux révolutionnaires de nos chercheurs dans notre résumé des articles :  

The well-attended "Future of NLP" workshop, sponsored by The Vector Institute and UBC, was held Dec. 10 in downtown Vancouver, BC, and was hosted by our very own NLP research group. Panelists and speakers from various Canadian and US universities shared their ideas and visions of Natural Language Processing in the years ahead. #NLP #Workshop #UBC Vector Institute

Throughout #NeurIPS2024, Vector is proud to sponsor workshops that champion diversity and inclusion in AI: Black in AI, Women in ML (WiML), and Queer in AI. These communities are driving innovation and expanding perspectives in artificial intelligence, making our field stronger through diverse voices and experiences. Advancing AI research requires diverse perspectives. Vector is working to build a more diverse, inclusive, and vibrant economic future for Canadians by enabling opportunities for talented researchers at every career stage. Explore opportunities at Vector: https://lnkd.in/gfu8SchC - Tout au long de #NeurIPS2024, Vecteur est fier de parrainer des ateliers qui défendent la diversité et l'inclusion dans l'IA : Black in AI, Women in ML (WiML) et Queer in AI. Ces communautés stimulent l'innovation et élargissent les perspectives dans le domaine de l'intelligence artificielle, rendant notre domaine plus fort grâce à la diversité des voix et des expériences. L'avancement de la recherche en IA nécessite des perspectives diverses. Vecteur s'efforce de construire un avenir économique plus diversifié, plus inclusif et plus dynamique pour les Canadiens en offrant des possibilités aux chercheurs talentueux à chaque étape de leur carrière.