交互式AI研究奖项聚焦机器学习与计算机视觉

学术研究员获奖项目

从左至右：Jiang Liu、Ambar Pal、Aniket Roy、Xuan Zhang

Jiang Liu
第五年电气与计算机工程博士生，研究方向为开发负责任且可信的AI系统，包括：

Ambar Pal
最后一年计算机科学博士生，专注于AI安全的理论与实践，核心理念是通过融入数据结构性约束来有效缓解当前ML系统对恶意代理的脆弱性。

Aniket Roy
第四年计算机科学博士生，研究领域包括：

Xuan Zhang
第五年计算机科学博士生，专注于手语处理技术，重点研究手语识别与翻译。

Rama Chellappa
电子计算机工程与生物医学工程系教授：
“基于骨架动作学习的自监督方法——针对无标签骨架序列编码器学习的对比学习框架优化”

Anjalie Field
计算机科学助理教授：
“高风险数据的公平与隐私NLP技术——开发文本生成工具以创建真实合成数据，同时提升模型公平性并减少隐私侵犯”

Philipp Koehn
计算机科学教授：
“语言与翻译模型的融合——结合大语言模型的宽上下文建模能力与神经机器翻译的监督式任务专注优势”

Leibny Paola Garcia Perera
助理研究员：
“设备端压缩模型说话人日志系统——基于自监督模型构建可部署于设备端的高效日志系统”

Vishal Patel
视觉与图像理解实验室副教授：
“语言引导的通用域自适应方法——开发视觉语言模型引导的域适应技术，解决域偏移和标签偏移问题”

Carey Priebe
应用数学与统计系教授：
“使用数据核比较大语言模型——建立同时具备计算可行性、统计原则性和视觉可解释性的LLM表示空间对比框架”

Jan Trmal与Masha Yarmohammadi
语言与语音处理中心研究员：
“情境化ASR评估协议开发——构建包含多类型说话人情境信息的识别过程评估体系”