南加大与某中心机器学习研究员项目揭晓三位获奖者

南加大与某机构于2021年1月联合成立的"机器学习安全与可信中心"，近日宣布选拔三名博士研究生成为2022-23学年机器学习研究员。该中心致力于推动机器学习隐私、安全与可信度的基础研究及新方法开发。

获奖学生将通过该中心获得研究经费，并接受某机构科学家的专业指导。某机构自然语言理解副总裁表示："研究员提名质量令人欣喜，其研究有助于应对人工智能领域的重大挑战，推动创新成果普及，并培养未来AI领军人才。"

中心创始主任兼南加大电子工程与计算机科学教授指出："本年度的研究员提名数量较去年增长约50%，博士生们的卓越成就令人印象深刻。"

研究员简介及研究方向

Yunhao Ge
南加大计算机科学系三年级博士生，导师为Laurent Itti教授。研究方向聚焦机器学习与计算机视觉，致力于提升AI的可解释性与可信度。博士论文重点研究机器学习公平性领域。他表示："成为研究员不仅是荣誉，更激励我持续探索AI模型推理逻辑这一挑战性课题。"

Sina Shaham
南加大计算机科学系三年级博士候选人，师从Cyrus Shahabi教授。主要研究机器学习中隐私与公平性的交互作用及其在地理空间数据中的应用。曾从事社交媒体公平性研究，拥有研究员和数据科学家任职经历，在提升决策隐私性与公平性方面发表多篇论文。他表示："该计划为我探索新想法、推动负责任AI技术发展提供了独特机遇。"

Jiao Sun
南加大计算机科学博士候选人，导师为Xuezhe (Max) Ma教授，并与Nanyun (Violet) Peng、Swabha Swayamdipta教授密切合作。其在可信自然语言生成领域的论文多次亮相顶级NLP会议，曾获ACL 2021最佳论文推荐和CHI 2022最佳论文荣誉提名。她表示："此次认可激励我继续深耕可信文本生成领域，期待通过该计划推动最前沿文本生成模型在具体应用场景中的优化与落地。"

南加大工程学院院长评价道："该项目的快速发展、对学生群体的吸引力以及未来贡献潜力令人瞩目，充分体现了校企合作的成功实践与双方机构的领导力。"

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