2023年IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 于6月25日至6月30日在中国台湾举办。ISIT是IEEE Information Theory Society主办的年度旗舰会议，致力于推进信息论及相关领域的研究。吴壮飞、刁珺、孙椿淞三位同学在该会议发表论文，并通过线上方式参加了本次会议，进行了论文展示并与国内外学者进行了交流讨论。

6月29日，刁珺同学在讨论会“Shannon Theory”中进行了题目为“Achievable Error Exponents for Almost Fixed-Length M-ary Classification”的报告，将几乎定长分类检验从二元情形拓展到多元情形，在渐近情况下分析了其可达错误指数。

6月29日，孙椿淞同学在讨论会“Shannon Theory”中进行了题目为“Achievable Resolution Limits of Adaptive 20 Questions Estimation for Multiple Targets”的报告，分析了多目标自适应问答式学习过程的非渐近可达界和二阶渐近可达界，并通过对比多目标非自适应问答式学习过程，展现了自适应增益。

6月29日，吴壮飞同学在讨论会“Cryptography 4”中进行了题目为“Successive Refinement Shannon Cipher System Under Maximal Leakage”的报告，使用Maximal leakage来衡量 Successive Refinement 问题中的信息泄露，给出了信息泄露的可达区域并证明其最优性。