简历edit
乔鑫宝的结构化 CV 摘要。
本页以 wiki 形式记录 CV 中的事实。PDF 版本见 XinbaoQiao_CV.pdf。
教育经历edit
- 浙江大学，人工智能硕士，2022-09 至 2025-12。专业 GPA：90/100；排名 3/25。相关课程包括 AI Algorithms and Systems 与 Secure Artificial Intelligence。
- 山东大学，通信工程工学学士，2018-09 至 2022-07。专业 GPA：82.47/100。2018-2019 年获三等奖学金。
研究兴趣edit
- AI 模型中数据的生命周期管理，重点关注数据在生成、使用和删除过程中产生的理论方法和实际问题。
- AI 与网络的交叉方向，包括 AI for communication 和 communication for AI。
研究经历edit
- Research on Data-Centric ML Systems，2023-03 至 2025-12，导师 Prof. Meng Zhang，机构 浙江大学。主题包括数据影响归因、可信人工智能中的权衡，以及云边协同人-空间健康系统。
- Research on Trustworthy LLM systems，2025-06 至 2025-12，全职研究实习，导师 PANG Yan, James，机构 National University of Singapore。主题包括 LLM 的错觉模式感知和合成数据评估。
技能edit
见 技能。CV 列出 Python、MATLAB、LaTeX 和 Markdown 为 advanced 技能；C/C++、Linux、Java；以及 TensorFlow、PyTorch、SQL、Git、Linux、Docker 等框架与工具。
论文edit
见 论文。CV 列出已录用、已公开和在审的机器遗忘、去中心化学习、合成数据模型坍缩、联邦学习与 LLM 可靠性工作。
- When Sample Selection Bias Precipitates Model Collapse。
乔鑫宝、Xianglong Du、Wei Liu、Jingqi Zhang、Peihua Mai、张萌、Yan Pang。
Forty-Third International Conference on Machine Learning, ICML, 2026。 - Beyond Binary Erasure: Soft-Weighted Unlearning for Fairness and Robustness。
乔鑫宝、Ningning Ding、Yushi Cheng、张萌。
Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI, 2026。 - Hessian-Free Online Certified Unlearning。
乔鑫宝、张萌、Ming Tang、Ermin Wei。
Thirteenth International Conference on Learning Representations, ICLR, 2025。 - DynFrs: An Efficient Framework for Machine Unlearning in Random Forest。
Shurong Wang、Zhuoyang Shen、乔鑫宝、Tongning Zhang、张萌。
Thirteenth International Conference on Learning Representations, ICLR, 2025。 - Federated Learning as Optimal Transport: Barycentric Multi-Prototype Classification。
乔鑫宝、Wenjing Yan、Ying-Jun Angela Zhang。
Under review. - Illusory Pattern Perception Drives Spurious Inference in Large Language Models。
Peihua Mai、Zhuoyan Shao、乔鑫宝、张萌、Xinyue Zhou、Yan Pang。
Under review.