2022年12月，实验室题为《Non-Autoregressive Models for Fast Sequence Generation》的tutorial讲习班在EMNLP 2022会议上顺利举办。
本次讲习班时长3小时，由冯洋研究员和邵晨泽同学讲述非自回归序列生成模型的最新研究进展。非自回归序列生成模型是指并行解码生成整个序列的模型，它可以显著地加快序列生成的速度，已经在机器翻译、语音识别、语音合成等领域引起了广泛的关注。
本次讲习班全面阐述了非自回归模型在序列生成中面临的多峰性挑战和目前的主流解决方案，例如知识蒸馏、增强表达能力、建模隐变量、改进训练目标、改进解码策略等，对非自回归模型在多种序列生成任务上的进展和它应用在不同任务时的共性和差异做了详细介绍，并展望了非自回归生成未来的发展方向。
