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type: 研究经历
title: 研究经历
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  - 研究经历
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## 当前机构

- 自 2026 年 8 月 1 日起，在 [香港中文大学](./The_Chinese_University_of_Hong_Kong_zh.md) 信息工程系攻读博士，导师为 [张颖珺](./Angela_Yingjun_Zhang_zh.md)。

## AI 与网络博士研究

**博士生**，2026 年 8 月 1 日至今。导师：[张颖珺](./Angela_Yingjun_Zhang_zh.md)，[香港中文大学](./The_Chinese_University_of_Hong_Kong_zh.md)。

乔鑫宝当前博士研究以[数据中心 ML](./Data_Centric_Machine_Learning_zh.md)和[AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md)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。[分布式 Wasserstein barycenter](./Distributed_Wasserstein_Barycenter_zh.md)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 与网络](./AI_and_Networks_zh.md)、[分布式学习](./Distributed_Learning_zh.md)、[Wasserstein 几何](./Wasserstein_Geometry_zh.md)、[分布式 Wasserstein barycenter](./Distributed_Wasserstein_Barycenter_zh.md) 和 [协作评估](./Collaborative_Evaluation_zh.md)。

## 数据中心 ML 系统研究

**硕士研究生**，2023-03 至 2025-12。导师：[张萌](./Meng_Zhang_zh.md)，[浙江大学](./Zhejiang_University_zh.md)。

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：[机器遗忘](./Machine_Unlearning_zh.md)、[影响函数](./Influence_Functions_zh.md)、[认证数据删除](./Certified_Data_Removal_zh.md)、[可信 AI](./Trustworthy_AI_zh.md) 和 [数据中心 ML](./Data_Centric_Machine_Learning_zh.md)。

## 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_zh.md)。

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：[大语言模型可靠性](./LLM_Reliability_zh.md)、[合成数据](./Synthetic_Data_and_Model_Collapse_zh.md) 和 [Wasserstein 几何](./Wasserstein_Geometry_zh.md)。
