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倫敦瑪麗女王大學(xué)多模態(tài)人工智能方向招收全獎CSC博士生
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導(dǎo)師介紹： 1. 劉子泉博士(https://sites.google.com/view/ziquanliu)現(xiàn)為倫敦瑪麗女王大學(xué)電子工程與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院的助理教授。他于2023年在香港城市大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系獲博士學(xué)位。之后在倫敦大學(xué)學(xué)院信息、推理和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)博士后研究員。劉老師于2024年加入倫敦瑪麗女王大學(xué)，隸屬于多模態(tài)人工智能中心和計算機(jī)視覺組，主要研究方向是可信機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)模型的不確定性和可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)。劉老師曾在icml、neurips、 iclr、cvpr、eccv、tpami等機(jī)器學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺領(lǐng)域知名會議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇，并且長期擔(dān)任以上機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要會議和期刊的審稿人。 2. shaogang gong教授(https://www.eecs.qmul.ac.uk/~sgg/)現(xiàn)任倫敦瑪麗女王大學(xué)視覺計算教授，他是英國皇家工程院院士 (freng)、aaia 院士、iet院士、英國計算機(jī)學(xué)會院士、英國計算研究委員會成員、英國艾倫圖靈研究所的圖靈研究員，并在英國政府首席科學(xué)顧問的科學(xué)評論指導(dǎo)小組中任職。gong教授現(xiàn)在主要的研究興趣為多模態(tài)學(xué)習(xí)，不平衡數(shù)據(jù)和不確定性估計。他在領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和re-id領(lǐng)域做出過突出貢獻(xiàn)，擔(dān)任eccv2024工業(yè)界聯(lián)絡(luò)主席，ijcv編委會成員等。 項(xiàng)目簡介： 基礎(chǔ)模型，包括大語言模型（llm）和多模態(tài)模型（lmm），由于其強(qiáng)大的能力一直是機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)研究課題。然而，基礎(chǔ)模型的大規(guī)模部署尚未實(shí)現(xiàn)，特別是在醫(yī)療保健等安全關(guān)鍵領(lǐng)域，因?yàn)樗鼈兊娘L(fēng)險難以衡量，因?yàn)檩敵鍪情_放式的，可能是長形式的，這意味著傳統(tǒng)的模型風(fēng)險量化不適用。 該項(xiàng)目將研究量化基礎(chǔ)模型的不確定性或風(fēng)險的挑戰(zhàn)，包括整體模型和模塊化模型，特別是在開放式生成場景中。在確定關(guān)鍵挑戰(zhàn)后，我們將提出嚴(yán)格的不確定性量化方法，可用于衡量基礎(chǔ)模型各代的質(zhì)量，包括事實(shí)性和信息密度。不確定性校準(zhǔn)將通過量化的不確定性作為微調(diào)過程來完成。我們將在醫(yī)學(xué)成像理解和臨床文本摘要等多個應(yīng)用領(lǐng)域評估校準(zhǔn)后的基礎(chǔ)模型。此項(xiàng)目由qmul-csc合作渠道提供四年全獎資助。 請感興趣的同學(xué)發(fā)送簡歷和成績單到ziquan.liu@qmul.ac.uk和s.gong@qmul.ac.uk 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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