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研究经历edit

研究经历与机构关系。

当前机构edit

AI 与网络博士研究edit

博士生,2026年至今。导师:Angela Yingjun Zhang香港中文大学

乔鑫宝当前博士研究以AI 与网络为核心,关注数据、计算和评估信号分散在客户端、机构或网络基础设施中时,学习系统应如何运行。近期关注点是分布式 Wasserstein barycenter计算:在不假设原始数据可以集中汇总的情况下,从多方局部经验分布构造共享的分布参考。

相关页面:AI 与网络分布式学习Wasserstein 几何分布式 Wasserstein barycenter协作评估

数据中心 ML 系统研究edit

硕士研究生,2023-03 至 2025-12。导师:张萌浙江大学

该研究线发展了数据影响归因、机器遗忘,以及可信 AI 中数据中心权衡的理论方法。相关经历还包括云边协同的人体空间健康研究,其中多模态视频、音频和传感器信号被用于实时监测问题。

相关页面:机器遗忘影响函数认证数据删除可信 AI数据中心 ML

可信 LLM 系统研究edit

全职研究实习生,2025-06 至 2025-12。导师:Pang Yan, James,NUSRI-CQ

该研究线关注可信模型行为和合成数据评估,包括在真实数据有限时用于合成数据评估的分布式 Wasserstein 方法。

相关页面:大语言模型可靠性合成数据Wasserstein 几何