<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><div>The next AI Seminar will be on Friday April 10th, 12-1pm, in the MRB Seminar Room (1st floor).</div></div><div><br></div><div>*** Pizza and refreshments will be provided ****<br><br>To keep track of the number of attendees, please *register* at:</div><div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1986780424733" target="_blank">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1986780424733</a></div><div><br></div><div>The talk will be given by <b>Prof. Siting Liu,</b> Department of Mathematics, UCR<br><br>TITLE: From ICON to GenICON: In-Context Operator Learning with Uncertainty Quantification</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>I will introduce In-Context Operator Networks (ICON), a framework in which a single neural network learns solution operators for differential equations directly from a few prompted input-output examples at inference time, without any weight updates. ICON acts as a few-shot learner across forward and inverse problems for ODEs, PDEs, and mean-field control. I will then present a probabilistic interpretation: under a random differential equation data model, ICON implicitly computes the posterior predictive mean given the context, linking operator learning to Bayesian inference. This motivates GenICON, a generative variant that samples from the posterior predictive for principled uncertainty quantification, yielding a unified Bayesian view of in-context operator learning.</div><div><br></div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Siting Liu is an Assistant Professor in the Department of Mathematics at the University of California, Riverside. She received her PhD in Mathematics from UCLA, advised by Professor Stanley J. Osher. Her research interests center around mathematical modeling and computational techniques, spanning optimization, data science, machine learning, mean-field games, optimal control, inverse problems, and related areas.</div><div><br></div><div>------------------------------------<br>Sponsored by the RAISE@UCR Institute, the <span><span><span>AI</span></span></span> <span><span><span>Seminar</span></span></span> <span><span><span>Series</span></span></span> presents speakers working on cutting edge Foundational <span><span><span>AI</span></span></span> or applying <span><span><span>AI</span></span></span> in their research. The goal of these <span><span><span>seminars</span></span></span> is to inform the UCR community about current trends in <span><span><span>AI</span></span></span> research and promote collaborations between faculty in this emerging field. These <span><span><span>seminars</span></span></span> are open to interested faculty and graduate/undergraduate students. Please forward this email to other colleagues or students in your lab that may be interested. After the <span><span><span>seminar</span></span></span> a discussion will follow for questions, open problems, ideas for possible collaborations etc.<br><br>Sincerely,<br>Vassilis Tsotras<br>Professor, CSE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute<br><br>Amit Roy-Chowdhury<br>Professor, ECE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div>