机器学习研究合作项目启动

学术研究员

Qing Guo 攻读统计学博士学位，研究方向包括：

• 基于对比学习的非参数互信息估计
• 静态和序列模型的贝叶斯实验设计
• 基于信息论泛化理论的元学习
• 对话搜索与推荐的推理机制

Yi Zeng 攻读计算机科学博士学位，研究重点为：

• 评估AI在医疗、金融等关键领域应用中的潜在风险
• 开发AI安全部署的实用防护方案

教师研究奖项获得者

Peng Gao与Ruoxi Jia：“平台无关的机器学习模型隐私泄露监控”

• 研究黑盒ML模型的实时隐私泄露检测
• 提出通过识别低效用模型查询的新检测方法
• 设计支持实时监控的流式系统架构

Ruoxi Jia与Yalin Sagduyu：“FEDGUARD：防御联邦学习系统后门攻击”

• 开发保障联邦学习安全的关键技术
• 推动数字助理等敏感应用的安全部署

Ismini Lourentzou：“面向统一多模态对话具身智能体”

• 设计能主动提问化解歧义的智能体
• 开发支持多任务协同的通用具身智能体
• 增强对社交交互和人类行为的适应能力

Walid Saad：“资源受限系统的绿色高效联邦学习”

• 创新联合计算、通信与学习的系统架构
• 突破传统FL算法对设备资源的过高要求
• 实现百万级设备规模的高效扩展
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