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科研之路上,李佳强同样追求卓越。他主动争取到西湖大学与清华大学的实习机会,在顶尖科研平台中深耕细作。在西湖大学实习期间,他参与本地监管下的个性化联邦学习研究,创新性提出结合本地监督机制的新方法,有效缓解了联邦学习中数据异构性导致的模型性能下降问题。他主导模型设计、编码与数月的实验验证,这项成果以共同第一作者身份发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV。在清华大学实习时,他专注于大语言模型(LLM)实证研究,系统探讨时间约束对模型推理能力的影响,分析模型规模、类型与提示风格对性能的作用,相关成果以第三作者身份发表于自然语言处理领域顶级会议EMNLP。
@HASHKFK