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上海交通大学人工智能研究院博士学位,北京师范大学脑与认知科学研究院硕士学位,华中科技大学电子与信息工程学士学位。研究方向自然语言处理、因果推断、大语言模型、智慧医疗、智慧司法等,目前聚焦基于因果推断的大语言模型偏差分析与缓解。主持国家自然科学基金青年科学基金项目、广东省自然科学基金面上项目等纵向课题,并主持4项大模型横向科研课题,参与国家重点研发计划、上海市级科技重大专项等国家级项目。近5年在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等自然语言处理顶级会议期刊发表论文20余篇,获国家发明专利授权6项,担任ACL、EMNLP、AAAI等国际顶会程序委员及Neural Networks等期刊审稿人。
课程作业(以下主题任选一题)
第一主题
题目一:AI技术革命与社会影响 结合课程内容,分析以ChatGPT为代表的大语言模型对教育、医疗、金融等行业的影响,并以其中一个行业为例,深入论述AI应用的机遇与挑战。
优秀作业 作者
第二主题
题目二:AI生成内容的治理与责任 随着AIGC技术的快速发展,深度伪造、虚假信息等问题日益严峻。请论述如何构建AI生成内容的治理体系,分析技术手段、法律规范、行业自律的协同作用。
优秀作业 作者
第三主题
结合你所在行业(如医疗、法律、金融或教育等)中生成式AI的实际应用案例,从“随机鹦鹉”与“世界模型”的理论争议出发,批判性地分析大语言模型(LLM)的“黑箱”本质及其技术局限。请为你的组织制定一份切实可行的“AI幻觉(Hallucination)风险防范与信息校验指南”。
优秀作业 作者
第四主题
结合“腾讯Dreamwriter案”或“北京互联网法院AI绘图案”的裁判逻辑,深入分析在你所在领域的日常工作(如研发代码生成、研报撰写、工业设计)中,使用生成式AI所面临的知识产权权属争议与侵权风险。请为你的企业或研究机构起草一份《生成式AI知识产权合规与署名管理规范》。
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