Récemment, le domaine de l'intelligence artificielle a accueilli un nouveau membre très attendu - Jeffrey Wang, chercheur chinois à l'Université de Harvard, a officiellement rejoint OpenAI, en tant que chercheur dans l'équipe de base, en se concentrant sur la pré-formation et le raisonnement du modèle. Cette nouvelle a attiré une grande attention dans la communauté technologique, et le co-fondateur et président d'Openai, Greg Brockman, a également chaleureusement accueilli Jeffrey's Rewing, appelant cela un "ajout important à l'équipe".
Les antécédents académiques de Jeffrey Wang sont exceptionnels. Il a étudié dans un lycée en Californie dans ses premières années. montrant sa recherche scientifique un potentiel extraordinaire dans le domaine. En 2021, il est entré à l'Université de Harvard, spécialisé en mathématiques et en informatique et mineur en anglais, reflétant sa vision académique interdisciplinaire. Pendant son séjour à Harvard, Jeffrey a non seulement été impliquée activement dans la recherche, mais a également entrepris des tâches d'enseignement, des cours d'enseignement en informatique et en statistiques, et a été chercheur à l'École d'ingénierie et de sciences appliquées, en se concentrant sur la robustesse et la confidentialité de l'apprentissage automatique Modèles d'intelligence artificielle Le domaine a contribué de nombreuses réalisations innovantes.
Les résultats de la recherche de Jeffrey Wang ont également attiré une large attention dans la communauté universitaire. Ses deux articles ont été présentés dans les ateliers de Neirips Solar (2023) et ICML (2024), dont l'un était intitulé "Mope: Attaques de confidentialité contre des modèles de langage basés sur la perturbation du modèle", qui proposait un nouvel outil appelé Mope, capable de déterminer efficacement déterminer efficacement si un texte spécifique est utilisé pour former de grands modèles de langage, fournissant une nouvelle solution pour la protection de la vie privée des modèles de langue. Un autre article, le biais engendre le biais: l'impact des intérêts biaisés sur les modèles de diffusion, explore en profondeur l'impact du biais dans l'espace intégré sur l'équité des modèles de diffusion, fournissant un cadre théorique important pour la recherche dans ce domaine.
En plus de son excellence dans les domaines académiques, Jeffrey Wang est également un écrivain talentueux. Son travail a été publié dans l'Adroit Journal, remportant l'amour des lecteurs pour sa perspective unique et sa profonde perspicacité. De plus, ses histoires historiques, scientifiques et statistiques partagées sur Quora, une plate-forme de questions et réponses en ligne bien connue aux États-Unis, ont reçu plus de 6 millions de vues, démontrant ses vastes réserves de connaissances et ses excellentes compétences en communication.
L'ajout de Jeffrey Wang n'était pas seulement un saut important dans sa carrière personnelle, mais a également démontré la forte attraction d'Openai pour les meilleurs talents. Alors que de plus en plus de jeunes talents se consacrent à la recherche de l'intelligence artificielle, Openai est devenu une étape idéale pour eux pour poursuivre leurs rêves. À l'avenir, les recherches de Jeffrey apporteront plus de progrès révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle et favoriseront le développement de la technologie de pointe.