个人信息
- 关键词自然语言生成可控文本生成AI公平性模态对齐可信AI
- 组织Google DeepMind
- 学校南加州大学 (USC)
- 邮箱jiaosun@usc.edu
社交媒体与链接
简介
孙娇博士现任 Google DeepMind 高级研究科学家,专注于后训练优化和多模态模型的开发,尤其是 Gemini 系列模型的研究工作。在她的职业生涯中,孙娇博士多次获得学术认可,包括 CVPR 2024 最佳论文奖、CHI 2022 最佳论文荣誉提名奖以及 ACL 2021 最佳论文提名奖。她于南加州大学(USC)完成博士学位,是 2023 年 EECS Rising Star 获奖者,并获得亚马逊机器学习博士奖学金支持。孙博士的研究方向包括自然语言生成的可控性、AI公平性以及可信AI,她的工作旨在提升模型的可靠性和应用价值。
工作经历
- 2025年至今·Google DeepMind·高级研究科学家
- 负责 Gemini 模型的后训练优化,专注于代码生成和 WebApp 开发领域的性能提升。
- 博士期间 | Amazon Alexa AI, Google Research, IBM Research | 研究实习生
- 研究可信自然语言生成,开发可控性文本生成模型,提升系统的鲁棒性与公平性。
学习经历
- 2018-2023·南加州大学 (USC)·博士 (Ph.D.)
- 专业方向: 计算机科学;导师: Xuezhe Ma 和 Nanyun Peng
- 之前 | 清华大学 (Tsinghua University) | 硕士 (Master's)
- 专业方向: 计算机科学;导师: Wei Xu
以上个人简介由 AI 基于公开信息检索与整理生成,内容可能存在滞后或偏差,请谨慎参考。
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