🔬 基礎研究 專案 / 計劃 運營中

AI新加坡與美國NSF研究人員的研究合作專案

📖 是什麼

這是 AI Singapore 支援的一項國際研究合作,由南洋理工大學張捷教授領導,聯合美國麻省理工學院(含副教授 Jacob Andreas)共同開展,聚焦可信任、可解釋的人機協作組合最佳化系統。

🤖 與 AI 的關係

專案把自然語言確立為組合最佳化問題的魯棒介面,讓 AI 系統能從不精確的人類輸入中制定最佳化問題、進行 AI 輔助求解並給出可解釋反饋,直接服務於可信任 AI 與人機協作的基礎研究。

🇸🇬 與新加坡的關係

作為 AI Singapore 主導、以新加坡高校(NTU)為核心的國際合作,專案把新加坡的基礎 AI 研究接入全球頂尖機構網路,成果面向物流、製造、金融等對新加坡經濟關鍵的行業。

資料來源

同屬「🔬 基礎研究」

A*STAR
新加坡科技研究局,AI 基礎研究與應用研究主力
NUS
新加坡國立大學,AI 研究排名亞洲前列。2024.3 成立 NUS AI Institute,整合基礎 AI、應用 AI 及社會影響研究
NTU
南洋理工大學,AI 與資料科學研究重鎮
SMU
新加坡管理大學,AI 在商業與社會應用
SUTD
新加坡科技設計大學,AI 與設計交叉創新
PINNACLE:PINN 自適應配置點和實驗點選擇方法
PINNACLE 是一種自適應點選擇方法,用於改進物理資訊神經網路(PINN)的訓練效率。該方法基於經驗神經切線核理論,能夠自動聯合最佳化所有型別訓練點的選擇,包括實驗點和配置點,在前向問題、反演問題和遷移學習等多個任務中顯著超越現有基準方法。
BadEdit:通過模型編輯對大語言模型進行後門注入
AI Singapore 研究團隊提出 BadEdit 框架,這是一種創新的後門注入方法,通過直接修改模型引數來對預訓練大語言模型進行高效的後門攻擊。該方法僅需 15 個數據樣本和 120 秒即可成功注入後門,攻擊成功率接近 100%,同時保持對清潔資料的最小副作用。BadEdit 相比傳統權重中毒方法的優勢在於資料需求少、效率高,適用於多種任務領域包括文本分類、事實核查和對話情感生成。
利用符號迴歸為決策樹發現更大類別的分割
本研究介紹了符號迴歸增強決策樹(SREDT),通過符號迴歸發現非線性、多變數的決策樹分割規則。與傳統決策樹相比,SREDT具有更好的預測效能、更小更緊湊的樹結構、更快的推理速度以及對噪聲的魯棒性。該方法通過遺傳程式設計搜尋閉式解析表示式,在分類任務上明顯優於標準決策樹。

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