10月11日，中国人民大学统计学院副院长、博士生导师吕晓玲教授一行赴新疆财经大学阿勒泰校区考察交流，中国人民大学统计学院周峰副教授为阿勒泰校区师生开展题为《TPP-SD：Accelerating Transformer Point Process Sampling with Speculative Decoding》的学术报告，重点阐释该技术如何通过推测解码方法提升Transformer点过程采样效率。

　　在报告中，周峰副教授重点围绕以下四个方面进行了系统阐述：一是研究背景与目的，系统梳理了点过程的理论体系与实践应用价值，深入分析了传统点过程采样方法（包括thinning算法、CDF采样等）存在的主要问题。二是方法，详细阐述了TPP-SD模型的核心思想，重点说明其模型架构，包括推测解码流程，以及针对拒绝候选情况的分布采样优化方案。三是实验，在合成数据集（泊松、Hawkes等过程）和真实数据集（淘宝、亚马逊、纽约出租车、Stack Overflow事件数据）上验证了TPP-SD模型的性能表现；四是结论，总结了TPP-SD模型在采样质量和效率方面的优势，并提出未来可结合更多先进技术进行进一步优化。

　　此次学术活动为新疆财经大学阿勒泰校区师生构建了高质量学术交流平台，有效拓展了师生在数据科学领域的学术视野，充分展现了人工智能前沿技术与统计学的深度融合，进一步深化了中国人民大学与新疆财经大学的教育合作，为阿勒泰校区的学科建设与人才培养工作提供了有力支撑。（供稿：新疆财经大学阿勒泰校区教学办）（责任编辑：xwzx）