
长期从事仿真计算机系统、系统寻优、数字仿真软件、分布仿真、现代集成制造系统总体技术、并行工程与虚拟制造等方面的研究工作。参与主持国内首台航天用大型模拟机及首台大型混合模拟机寻优机研制;主持国内首套大型仿真语言研制及国内第一个大型多平台分布仿真系统和仿真网格等研究。合作提出“现代集成制造系统”理念及技术体系;参与领导国内首批CIMS应用示范工程实施;主持提出并实现了航天复杂产品集成制造系统及多学科虚拟样机支撑平台等。个人或合作发表论文160余篇、书11本、译著4本。获国家科技进步一等奖1个、二等奖2个、三等奖1个;部级科技进步奖10个。2017年10月,李伯虎当选首批中国人工智能学会会士。
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谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示,当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效,成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法,系统性地突破了包括提示工程、对抗训练、输入过滤和秘密检测在内的各类防护技术,暴露了AI安全评估的根本缺陷。
西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术,能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式,可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略,在运动控制精度上比现有技术提升53%以上,为视频制作提供了前所未有的灵活性和精确度。
英国国王学院研究团队开发了潜在精炼解码(LRD)技术,解决了AI文本生成中的速度与准确性平衡难题。该方法通过两阶段设计模仿人类思考过程:先让AI在连续空间中"深思熟虑",保持多种可能性的混合状态,然后"果断行动",逐步确定答案。实验显示,LRD在编程和数学推理任务中准确性提升最高6.3个百分点,生成速度提升最高10.6倍,为AI并行文本生成开辟了新路径。
清华大学团队开发的ViSurf是一种创新的大型视觉语言模型训练方法,巧妙融合了督导式学习和强化学习的优势。该方法通过将标准答案整合到强化学习过程中,让AI既能从正确答案中学习又能保持自主推理能力。实验显示ViSurf在多个视觉任务上显著超越传统方法,特别是在处理模型知识盲区时表现突出,同时有效避免了灾难性遗忘问题,为AI训练提供了更高效稳定的新范式。