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【皇家墨尔本理工大学】招大模型安全博士
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大家好!我在 皇家墨尔本理工大学(RMIT University) 计算机学院任 Senior Lecturer(Dr. Xiaoning Liu https://maggichk.github.io/ ) 团队目前计划招收 1-2名 博士生(2026 - 2027 入学)欢迎对大模型LLM系统隐私与安全感兴趣 愿意深耕研究的同学联系。 研究方向:Privacy of LLM Systems(include but not limited) • secure LLM training/inference, • RAG privacy for agents, • privacy in multi-agent collaboration, etc 导师简介(简要) • 长期从事隐私计算, AI安全方向研究 • 论文发表在 NDSS、USENIX Security、RAID、ESORICS、TDSC、TIFS 等安全顶会/顶刊,获 ESORICS’21 Best Paper Award • 在 USENIX Security、EuroS&P、ASIACCS 等担任程序委员会/审稿 • 在IEEE TSC担任副主编 申请要求 1. 计算机/网安相关背景,编程基础扎实;做事靠谱、有自驱力、能坚持 2. 对 LLM 系统隐私 / 隐私计算 / AI 安全 至少其中一个方向有明确兴趣,愿意投入研究 3. GPA 80+;研究型硕士;或授课型硕士有一作论文发表 导师邮箱: xiaoning.liu@rmit.edu.au 感兴趣的同学在邮件中附上: 1. CV 2. 英语成绩(如 IELTS/TOEFL 等) 3. 本科/硕士成绩单 4. Brief research plan(1–2 页即可):你最想做的 LLM 隐私问题、为什么重要、你打算怎么做(哪怕很初步也没关系) |
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老师你好:1. Prism-Reranker:面向Agent与RAG场景设计新型重排框架,单轮推理同步输出相关性分数、文档贡献描述与去噪精简证据,依托多模型陪审团标注+商用蒸馏完成训练,压缩原文近一半长度、大幅降低LLM上下文开销,多规格模型开源且在BEIR检索基准取得优良效果。 2. Jasper-Flash:提出ETC动态词压缩模块搭配四阶段异构双教师渐进蒸馏策略,推理可按需灵活调整序列长度,0.6B小嵌入模型性能超越同系列4B基座,长文本编码最高提速5倍,辅以严谨数学论证与全维度消融、多场景实测验证方案有效性。目前两篇论文的研究方向,已投ARR 在等评分。与您具体的研究方向不是很match,但是对于您的研究方向感兴趣。请问可以投递贵组么?(本985 硕士中科院(空天信息研究所) 发自小木虫IOS客户端 |
18楼2026-06-04 09:30:11
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tfang2楼
2026-05-27 16:51
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bjdxyxy3楼
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浮云1664楼
2026-05-27 17:10
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牛 发自小木虫手机客户端
2026-05-27 17:10
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jiaoxg8楼
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2026-05-27 17:57
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cupbzhuwei10楼
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Hewei14楼
2026-05-28 07:04
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miaojiabing17楼
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