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Percy Liang
Q55395315
计算机科学家
✨ AI贡献：
他创立了基准测试平台HELM并开发了语言模型交互框架PromptSource，系统性评估与提升了大模型的可信度与透明度。来源：斯坦福大学HAI研究院公开资料
学术界人士
教授
计算机科学家
⏳
职业经历
(2)
💡
学习卡片
(4)
S
员工
斯坦福大学
U
哲学博士
加州大学伯克利分校
2011
🏆 成就
基础模型研究的三大核心方向
Percy Liang 的研究聚焦于基础模型（Foundation Models）的三个核心问题：1）探索基础模型解锁的新可能性，如模拟社会或解决困难的机器学习问题；2）从第一性原理构建基础模型，包括如何加权多个数据集、处理版权与合理使用问题，以及将模型预测归因于训练数据；3）通过开源和严格的基准测试使基础模型（尤其是语言模型）更易于访问和理解。这体现了他对技术深度、实用性和社会影响的综合考量。
基础模型
研究方向
人工智能伦理
可复现性
追求简单、深刻与实用性的研究哲学
Percy Liang 自述其研究驱动力是：被简单的事物吸引，希望深入理解事物，并喜欢构建有用的系统。这概括了他从复杂现象中提炼本质、追求理论深度并最终落脚于实际应用的研究风格，贯穿于其从语义解析到基础模型的整个学术生涯。
研究哲学
机器学习
实用性
理论深度
📰 新闻
从问答对中学习语义解析的开创性工作
在博士论文中，Percy Liang 致力于解决一个核心挑战：如何仅从自然语言问题及其答案对中学习语义解析器，而无需昂贵的逻辑形式标注。他提出了一种新的语义形式化方法——基于依赖关系的组合语义（DCS），将逻辑形式建模为潜变量，推动了弱监督语义解析的发展。
语义解析
自然语言处理
博士研究
弱监督学习
📝 简介
指导多位知名学者与业界领袖
Percy Liang 培养了许多优秀的学生，他们在学术界和工业界均有重要影响。例如，Pang Wei Koh（现为华盛顿大学助理教授）和 Jacob Steinhardt（现为加州大学伯克利分校教授）都曾是他的博士生。这体现了他在人才培养方面的卓越贡献。
导师
人才培养
学术传承
Pang Wei Koh
相关人物
Geoffrey Hinton
黄仁勋
Ilya Sutskever
Demis Hassabis
Sam Altman
Yann LeCun
