2023年度科研合作项目与奖学金公布

资助项目详情

自主AI机器人的在线安全监控

深度神经网络在自主系统（如机器人）中遇到与训练数据差异较大的输入时可能不可靠，例如当机器人遭遇意外障碍物或与行为超出预期的人类互动时。研究旨在开发高效异常检测机制，使自主系统能够识别分布外数据点，并通过决策委托或切换至安全基线策略来应对，从而预防阻塞事故并提升系统效率。

基于符号结构的大语言模型控制

针对大语言模型控制难题，研究通过符号语法机制实现约束生成。该方法定义概率语法，其非终结符号与预训练模型的部分输出分布显式关联，提供比基于提示的方法更明确的约束保证，可应用于语义解析、医疗笔记翻译等需要严格遵循输出约束的零样本/少样本生成任务。

企业数据治理基础模型DataCore

为解决企业内分散、结构不一致、不完整且未关联的多源数据治理难题，研究旨在构建具备自然语言处理基础模型优势的数据治理原生基础模型。该模型可高效处理结构化表格数据，支持通过交互式提示引导完成数据查找、合并与清洗任务，无需大量领域特定训练。

低功耗设备的内存高效SLAM实现

通过算法与硬件协同设计，实现同时定位与映射（SLAM）在能效、鲁棒性和精度上的平衡。针对智能手机、AR/VR头显和药丸大小医疗机器人等电池容量受限设备，研究重点解决现有算法内存与能耗过高、传感器噪声和多模态不足等问题。

2023年度奖学金获得者

两位博士研究生将获得人工智能与机器人领域独立研究资金，并有机会在某中心参与带薪暑期实习，与研究人员共同工作获得行业洞见与实践经验。

• Sirui Li：社会工程系统与统计学博士候选人，研究方向包括贝叶斯方法、社交网络及机器学习在经济学与政治学的应用，目前通过图神经网络与强化学习解决拼车优化问题。
• Yue Meng：航空航天学博士候选人，专注于机器学习技术在安全稳健机器人控制中的应用，曾任职某研究中心的AI研究员。

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