思科研究部门与康奈尔大学计算与信息科学学院建立合作伙伴关系

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思科研究部门与康奈尔大学Ann S. Bowers计算与信息科学学院的合作将支持多个研究项目，涉及网络安全、可持续性、边缘计算和人工智能。这项合作将加强康奈尔大学在AI领域的领导地位，为解决与AI模型挑战提供创新解决方案。通过支持教员和研究生项目，如研究AI幻觉中的人口偏见、开发更快的数据传输方法结合边缘计算、模拟人类编写代码方式的神经网络算法等，这些研究项目将推动未来技术发展。该合作展现了大学和科技公司的合作典范，共同致力于推动科技领域的前沿研究。阅读整篇文章预计需要5分钟。*

思科研究部门与康奈尔大学Ann S. Bowers计算与信息科学学院合作，资助了多个研究项目，涉及到网络安全、可持续性、边缘计算和人工智能（AI）。这项合作将支持五个教员项目和一个研究生项目，这些项目的研究将进一步加强康奈尔大学在AI领域的领导地位，为解决与使用和开发AI模型相关的挑战提供创新解决方案。

思科研究部门隶属于Outshift，Outshift致力于在云原生应用安全、边缘原生、量子和AI等尖端技术领域开拓新业务和新市场。思科研究部门的负责人Ramana Kompella表示，思科一直致力于通过创新和尖端研究推动技术的前沿，他们非常高兴能与康奈尔大学的领先研究者合作，共同在新兴技术领域进行研究。

以下是将获得思科研究资助的康奈尔Bowers CIS教员项目的简要介绍：

信息科学助理教授Allison Koenecke的研究项目旨在研究生成AI幻觉中的人口偏见。她将调查不同背景和国家的人如何影响生成AI程序生成的文本的准确性或“幻觉”程度。
计算机科学教授Ken Birman的项目涉及到开发更快的数据传输方法，以便使用边缘计算来应用机器学习（ML）技术。
计算机科学助理教授Kevin Ellis提出了为引导生成代码的神经网络开发算法的构想，旨在模拟人类如何编写代码的方式。
计算机科学助理教授Rachee Singh的工作旨在利用可编程光学互连来提高分布式机器学习模型培训的效率。
Jacob Technion-Cornell Institute的助理教授Volodymyr Kuleshov和计算机科学助理教授Christopher De Sa计划使一些最大的LLM能够在消费者计算机上运行，他们提出开发一种新方法。

此外，该合作还将支持一名计算机科学领域的博士生，她的研究重点是防止LLM泄露其训练数据中包含的敏感信息。她计划研究可能的攻击方式，并开发解决现有安全问题的解决方案。

思科研究部门与康奈尔大学的这一合作将有望推动AI、网络安全、可持续性和边缘计算等领域的研究和创新，为未来的科技发展提供更多可能性。这也是大学和科技公司之间合作的一个典范，通过共同努力推动科技领域的前沿研究。

参考资料：CISCO RESEARCH, CORNELL BOWERS CIS ANNOUNCE PARTNERSHIP

1. 这个项目中本身的研究课题很新颖和有趣，特别是涉及到生成AI幻觉中的人口偏见这一议题。您认为这个研究对社会有哪些潜在影响呢？

这个研究项目关注人口偏见如何影响生成AI程序生成的文本的准确性或“幻觉”程度，一旦研究取得进展，可能有助于揭示AI系统中的潜在偏见，并提出解决方案。这有助于确保AI技术的公正性和准确性，减少可能的偏见和歧视，从而更好地服务社会。

2. 在边缘计算和机器学习结合的研究中，更快的数据传输方法将如何影响未来的技术发展和应用？

更快的数据传输方法将使得在边缘设备上应用机器学习更加高效和实时，可以为物联网、智能城市等领域提供更多可能性。这将推动边缘计算在各种应用中的发展，并提升机器学习的性能和应用范围。

3. 关于生成代码的神经网络算法的研究，模拟人类编写代码的方式可能会给编程领域带来哪些新突破？

通过模拟人类编写代码的方式来指导生成代码的神经网络算法，可能会提高代码生成的准确性和效率，同时为自动化编程提供更多可能性。这将加速软件开发过程，并有助于开发更加智能的编程工具和系统。

4. 相比传统的培训方式，利用可编程光学互连来提高分布式机器学习模型培训的效率有哪些优势？

利用可编程光学互连来提高机器学习模型培训的效率可以提供更快的数据传输速度和更大的带宽，从而加速模型的训练过程。这将使得分布式机器学习部署更加高效，对大规模数据处理和模型训练具有重要意义。

5. 在防止LLM泄露训练数据中敏感信息的研究中，您认为可能的攻击方式有哪些，以及如何有效地解决这些潜在的安全问题？

潜在的攻击方式可能包括模型反向工程、信息泄露和不良数据注入等方式。为防止LLM泄露敏感信息，可以采取数据加密、差分隐私等隐私保护手段，确保训练过程和模型输出的安全性。同时，建立有效的数据访问控制和监测机制也是重要的安全解决方案。