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歡迎具有較強的機器學習及編程基礎的研究生聯(lián)系我們 Fancy AI Team。

我們的研究工作包括。

1. 計算機視覺、自然語言理解大模型，及兩者的多模態(tài)融合；
2. 機器學習理論，包括少樣本學習、半監(jiān)督學習、自監(jiān)督學習；
3. 時序數據分析，金融數據分析；
4. 分布式機器學習，聯(lián)邦學習。

+ 聯(lián)系方式  fanchenyou@scnu.edu.cn

+ 關注“計算機視覺的小書童”，了解更多FancyAI的工作。

 

 

部分工作展示

 

1.大模型智能體

Who is Undercover? Guiding LLMs to Explore Multi-Perspective Team Tactic in the Game

發(fā)表于DASFAA-2025

大模型自主對話與多輪決策，實現誰是臥底游戲。 文章鏈接

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.時序預測

Carbon Price Forecasting with LLM-Based Refinement and Transfer-Learning

基于大模型蒸餾的碳市場時序預測與遷移學習，發(fā)表于ICANN-2024，文章鏈接

 

 

 

Multi-horizon time series forecasting with temporal attention learning

基于時序注意力的時序預測方法，發(fā)表于KDD-2019

  

 

3.分布式機器學習與半監(jiān)督學習

 

“Few-Shot Multi-Agent Perception With Ranking-Based Feature Learning”

基于特征學習的小樣本多智能體感知，發(fā)表于TPAMI 2023-10 

 

"Few-shot multi-agent perception"

小樣本多智能體感知，發(fā)表于ACM MultiMedia-2021

 

“Private Semi-Supervised Federated Learning”

隱私保護的半監(jiān)督聯(lián)邦學習，發(fā)表于IJCAI-2022 

             

 

 

 

4.預訓練大預言模型，自然語言處理，檢索增強

 

醫(yī)學大模型檢索增強

Medical Document Embedding Enhancement with Heterogeneous Mixture-of-Experts. 文章鏈接

發(fā)表于BIBM-2024

 

 

REMED: Retrieval-Augmented Medical Document Query Responding with Embedding Fine-Tuning

發(fā)表于IJCNN-2024

 

 

“Heterogeneous memory enhanced multimodal attention model for video question answering”

多模態(tài)視頻問答， 發(fā)表于CVPR-2019

 

 

“Federated Prompting and Chain-of-Thought Reasoning for Improving LLMs Answering”

大模型聯(lián)邦檢索，發(fā)表于KSEM-2023

 

發(fā)表于 中文信息學報 20222-01

         

 

5.計算機視覺

“Identifying first-person camera wearers in third-person videos”

多視角人像檢測，發(fā)表于CVPR-2017