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。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。