Sheng Li
更新-260416 | 发布-260416
基本信息
- 高校：弗吉尼亚大学（University of Virginia）（美国）
- 院系：数据科学学院（School of Data Science）
- 职称：副教授
- 性别：男
- 研究领域：生成式人工智能、大语言模型、多模态大模型、扩散模型、Transformer、可信人工智能、鲁棒性、公平性、安全性、因果性、可解释性、迁移能力、机器学习因果推断、AI for Science/Health/Education
- 博士毕业院校：东北大学（美国）（Northeastern University）
- 本科毕业院校：南京邮电大学
个人研究情况
主要从事人工智能与机器学习研究，近年来重点聚焦生成式人工智能与可信人工智能，涵盖大语言模型、多模态大模型、扩散模型、Transformer，以及鲁棒性、公平性、安全性、可解释性、因果性与迁移能力等问题，同时长期开展机器学习因果推断研究，并将相关方法应用于教育评估、公共卫生、生物医学和环境科学等场景。
学术影响力
- 谷歌学术引用：11018
- H指数：163
整体评价
A
备注
shengli@virginia.edu