UIUC计算机教授荣获2024年谷歌研究学者称号

　　第一名获得者：Han Zhao

　　Han Zhao因“基于后处理的可信机器学习”提案而获奖。

　　他说:“这份礼物将使我们的团队能够扩展我们目前在值得信赖的机器学习前沿的研究议程，特别关注促进当前机器学习模型的最终公平性、鲁棒性和可解释性，特别是大型语言模型。”我们的小组特别关注一种称为后处理的范例，它对于大型语言模型有许多潜在的用例。许多现有的机器学习范式不能应用于大型语言模型的时代，因为一小部分研究人员，一个学术团体，没有数据资源来重新训练每个模型，也没有计算能力从头开始进行再训练。然而，我们的新范式将允许研究人员在不进行再培训的情况下证明公平性、稳健性和可解释性约束。谷歌的礼物使我们能够在未来几年继续我们的研究议程，我期待着未来与谷歌的研究人员在这一重要主题上的合作。”

　　Zhao的研究小组包括8名博士生，2名硕士生和3名本科生。他宣称他们是“各自感兴趣领域的顶尖学生，在这种情况下，是人工智能和机器学习。”我非常喜欢和他们一起工作。公平地说，没有他们的帮助，我们不可能取得迄今为止取得的成就。我感谢他们参与推动我的研究议程。”除了谷歌的荣誉，赵还被评为2023年美国国家科学院的Kavli研究员，2024年AAAI新教师亮点项目的特邀演讲者，并被CITL列为2021-2023年伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的优秀教师。

　　第二名获者：Nan Jiang

　　Nan Jiang因其提出的“线上线下强化学习的统一与新型交互协议”而获奖。

　　Jiang解释道:“我的建议是架起线上和线下强化学习的桥梁;这些都是用于决策的机器学习范例，其中算法从真实系统(在线)的试验和错误中学习，而不是从预先收集的数据集(离线)中学习。我们对它们进行了广泛的并行研究，但我们正在发现它们之间的深层联系，从而导致可能的统一。我很感谢谷歌的认可，并期待与他们的一些研究团队加强合作。”

　　除了谷歌的荣誉，蒋还被评为2024年斯隆研究员，获得2022年美国国家科学基金会职业奖，并被CITL列为2022年伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的优秀教师。

　　第三名获得者：Yupeng Zhang

　　Yupeng Zhang 以“训练证明及其在机器学习和差分隐私中的应用”提案入选。

　　然而，机器学习模型通常是在大量数据上进行训练的，数据隐私问题日益受到关注。用户无法控制他们的数据在训练过程中的使用方式。没有任何机制来执行任何隐私保护，尤其是在机器学习模型保密的情况下。”Zhang建议使用“加密工具零知识证明，通过共同设计的密码学和机器学习训练算法，将其扩展到与大型语言模型(llm)的大小相匹配。机器学习是一种先进的概念，可以根据最新法规的要求从法学硕士中删除私人数据。”Zhang指出，“目前，如果不监控训练过程和学习机器学习模型，就没有办法强制执行这种机器学习技术。在本提案中，训练证明的一个重要应用是确保在不泄露机器学习模型本身的情况下删除数据。”

　　对于他的获奖，张说:“这是对我的研究的极大认可。该奖项显示了机器学习技术中数据隐私对谷歌的重要性。它鼓励这个项目和更多来自该领域的研究来解决加密技术的问题。”

　　拓展：

　　谷歌研究学者计划旨在支持从事与谷歌相关领域研究的早期职业教授。它提供无限制的捐赠，以支持世界各地机构的研究，并专注于资助早期职业教授进行的世界级研究。奖学金作为不受限制的礼物发放给大学，最高可达6万美元。这些奖项的目的是在提供该奖项的学年期间使用，以支持教授的研究工作。

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