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type: 研究经历
title: 研究经历
description: 研究经历与机构关系。
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  - profile
  - 研究经历
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review_due: '2026-11-07'
name: 研究经历
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summary: 研究经历与机构关系。
occupation: 研究经历
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## 当前机构

- 自 2026 年 8 月 1 日起，在 [[The_Chinese_University_of_Hong_Kong|香港中文大学]] 信息工程系攻读博士，导师为 [[Angela_Yingjun_Zhang|张颖珺]]。

## AI 与网络博士研究

**博士生**，2026 年 8 月 1 日至今。导师：[[Angela_Yingjun_Zhang|张颖珺]]，[[The_Chinese_University_of_Hong_Kong|香港中文大学]]。

乔鑫宝当前博士研究以[[Data_Centric_Machine_Learning|数据中心 ML]]和[[AI_and_Networks|AI 与网络]]为核心，包括 AI for Networks 与 Networks for AI。研究关注数据、计算和评估信号分散在客户端、机构或网络基础设施中时，学习系统应如何运行。[[Distributed_Wasserstein_Barycenter|分布式 Wasserstein barycenter]]计算仍是其中一个相关方法，用于在不假设原始数据可以集中汇总的情况下构造共享分布参考。

相关页面：[[AI_and_Networks|AI 与网络]]、[[Distributed_Learning|分布式学习]]、[[Wasserstein_Geometry|Wasserstein 几何]]、[[Distributed_Wasserstein_Barycenter|分布式 Wasserstein barycenter]] 和 [[Collaborative_Evaluation|协作评估]]。

## 数据中心 ML 系统研究

**硕士研究生**，2023-03 至 2025-12。导师：[[Meng_Zhang|张萌]]，[[Zhejiang_University|浙江大学]]。

该研究线发展了数据影响归因、机器遗忘，以及可信 AI 中数据中心权衡的理论方法。相关经历还包括云边协同的人体空间健康研究，其中多模态视频、音频和传感器信号被用于实时监测问题。

相关页面：[[Machine_Unlearning|机器遗忘]]、[[Influence_Functions|影响函数]]、[[Certified_Data_Removal|认证数据删除]]、[[Trustworthy_AI|可信 AI]] 和 [[Data_Centric_Machine_Learning|数据中心 ML]]。

## 可信 LLM 系统研究

**全职研究实习生**，2025-06 至 2025-12。导师：Pang Yan, James，[[NUSRI_CQ|NUSRI-CQ]]。

该研究线关注可信模型行为和合成数据评估，包括在真实数据有限或碎片化时用于低资源合成数据评估的分布式 Wasserstein 方法。

相关页面：[[LLM_Reliability|大语言模型可靠性]]、[[Synthetic_Data_and_Model_Collapse|合成数据]] 和 [[Wasserstein_Geometry|Wasserstein 几何]]。
