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AI 研究者 · Old Dominion University 博士候选人
Lucas Hu 是 Old Dominion University 计算机科学博士候选人，专注于大语言模型、符号回归、AI 安全与语义通信等前沿领域。他在 AI for Science 方向探索将机器学习应用于物理学等基础科学，同时研究对抗攻击与后门攻击对高效 AI 模型的安全影响。研究成果发表于 IEEE MILCOM 等国际顶级会议。
博士
计算机科学
Old Dominion University 博士候选人，导师 Dr. Yaohang Li
LLMs
大语言模型
研究大语言模型结合符号回归在科学应用中的突破
IEEE
学术发表
IEEE MILCOM 2025 论文——对比多跳语义通信
AI 安全
安全性研究
对抗攻击、后门攻击与高效 AI 模型鲁棒性
Lucas 在 AI 与计算机科学领域的核心研究方向
在 LLM 研究领域拥有深厚积累，包括将语言模型与符号回归结合，解决物理学等领域的复杂科学问题。
研究针对神经网络的对抗攻击和后门攻击，重点关注高效 AI 模型的安全性与鲁棒性。
在 AI 与物理学交叉领域的开创性工作——利用机器学习加速科学发现和自动化研究流程。
发表关于对比多跳语义通信系统的研究，推动 AI 与下一代网络的深度融合。
在遥感图像分析和基于卷积神经网络的目标检测领域拥有经验，发表过飞机检测相关研究。
国际学术会议审稿人、科学竞赛评委，积极参与 AI 研究社区建设。
Lucas 当前的核心研究课题
将大语言模型与符号回归技术应用于物理学和科学发现，架起 AI 与基础科学的桥梁。
研究对抗攻击、后门攻击及高效 AI 模型的安全性——确保 AI 系统可靠且可信。
在 IEEE MILCOM 2025 发表对比多跳语义通信论文，用 AI 推进下一代通信系统。
Old Dominion University
导师：Dr. Yaohang Li
哈尔滨理工大学
哈尔滨理工大学