Cheng Tan | Verified NN4Sys: the What, Why, and How
复旦大学大数据基础系统软件研究所于2023年6月28日有幸邀请到美国东北大学计算机科学学院助理教授Cheng Tan作相关学术报告。Cheng Tan老师此次报告主题为“Verified NN4Sys: the What, Why, and How”。研究所全体教师、博士研究生和硕士研究生共同参加了本次活动，张为华教授主持会议。
Cheng Tan老师介绍了其团队关于Verified NN4Sys的近期尝试，包括搭建NN4Sys的benchmark，训练Verified NN4Sys，及其在多种系统中的应用。Verified NN4Sys的研究愿景是为计算机系统建立满足预定义正确的神经网络，即在对操作系统、数据索引、网络路由等系统软件设计中，利用神经网络的优势超越人工设计，以达到加速操作的效果，且在最坏场景下较Classic-NN4Sys表现更佳。Verified NN4Sys训练流程如下：将specification、code和data作为输入，训练生成静态的NN-candidate并输入verifier，验证通过则将此神经网络投入下游使用，否则将未通过的样例重新送入训练。Cheng Tan老师还分享了科研中会遇到的具体问题，主要关注NN4Sys的实现、应用和部署。
报告结束后，Cheng Tan老师与同学们展开了积极而深入的探讨。首先针对Varified NN for FileSystem的应用场景，Cheng Tan老师进一步解释了与传统文件系统的差异与优势。然后，实验室同学对于Varifiled NN benchmark的设计流程和细节也表达了浓厚的兴趣，Cheng Tan老师对此展开了进一步的解答。此外，Cheng Tan老师耐心解答了同学对Verifier作用的疑问，并与同学们分享了关于error-bound阈值设计的原则。最后，Cheng Tan老师针对同学们关于学术研究中如何开展前沿工作调研的问题分享了宝贵经验。
最后，张为华教授对本次会议做总结，感谢Cheng Tan老师到来，同时展望了未来更丰富深入的学术交流活动。再次感谢老师和专家们的出席和指导，感谢同学们的热情学习！