
关键词:本科生答辩
编者按
2026年5月,前沿计算研究中心2022级本科毕业论文答辩工作顺利完成。根据信息科学技术学院的工作部署,中心有序安排本次答辩工作,中心副主任王亦洲教授,长聘副教授董豪,助理教授袁骁、姜少峰、李彤阳、王鹤、王若松等老师作为答辩评委参加。
来自北京大学信息科学技术学院、数学学院的26位2022级本科生进行了毕业论文报告并顺利通过答辩,7人获评优秀毕业论文,2人获评信息科学技术学院2022级“十佳”本科生优秀毕业论文。祝贺!


AI 组答辩合影

理论组答辩合影
信息科学技术学院2022级本科生“十佳”优秀毕业论文
基于可解释性与认知建模的机器心智理论方法研究
张芷宁,信息科学技术学院2022级
指导老师:王亦洲 教授
心智理论是指理解他人信念、意图、欲望等心理状态,并据此解释行为的能力,是社会认知与社会交互的重要基础。机器是否能够具备类似的心理状态推理能力?
本文围绕机器心智理论的构建展开讨论,首先从认知科学出发,梳理心智理论的起源与发展。然后,本文说明构建机器心智理论的必要性,指出机器只有拥有心智理论,才能与人进行自然、有效的交互。接着,本文研究了大语言模型中的信念表征,发现语言模型内部存在可解码的他人信念表征,提升可解释性。进一步地,本文讨论了多模型社会交互中的表征同步现象,发现交互模型之间的表征对齐与社会表现的相关性。之后,本文研究了构建机器心智理论的神经符号方法,并以 AutoToM 为例,分析显式心理变量建模和贝叶斯推理对于复杂社会推理的重要性。最后,本文讨论机器心智理论可能带来的风险及其监管。
本文指出,未来的关键问题不是单纯增强机器的心智推理能力,而是在可控、可解释、可监督的前提下,使其更好地服务于人机协作和社会福祉。
信息科学技术学院2022级本科生“十佳”优秀毕业论文
基于非黑盒规约的简洁非交互知识论证
彭博,信息科学技术学院2022级图灵班
指导老师:刘天任 助理教授
本文基于带误差学习(LWE)的多项式困难性,为一类 UP 语言构造了首个简洁非交互知识论证(SNARK)。这类语言满足其见证唯一性存在多项式大小的扩展 Frege 证明系统(EF)证明。我们的构造具有如下可靠性保证:对任意固定的假实例序列
作为中间结果,本文还得到如下结论:第一,基于多项式困难的 LWE,对任意 NP 语言,只要所有假实例的见证唯一性都存在多项式大小的 EF 证明,就可以构造具有同类可靠性保证的简洁非交互论证(SNARG);第二,在 LWE 的多项式困难性假设下,对任意语言
为得到主要结果,本文使用了非黑盒可靠性规约。在此过程中,本文引入了一个新的逻辑证明系统,即密码学扩展 Frege 证明系统(CEF)。该系统扩展了 EF,加入了用于形式化密码学安全证明中不可区分性的规则。基于 Jin–Kalai–Lombardi–Vaikuntanathan 在 STOC 2024 提出的加密-哈希-BARG 框架,本文进一步为具有非成员性(non-membership)CEF 证明的 NP 语言构造了 SNARG;这一结果可能具有独立意义。
中心2022级学生本科毕业论文信息
按学生姓氏首字母排序,*为优秀毕业论文
- 丁昱菲:基于高效数据学习的机器人泛化操纵研究
方梓源:用于量子化学的 LCU-Trotter 混合模拟
柯宇斌*:基于多模态强化学习的灵巧手抓取任务实现
李新年:恶意敌手安全 SCALES 多方安全计算协议
刘家良:基于博弈论的理性度量:重分配福利指数
刘沛淇:BiDexAffordance:用于高效双手灵巧抓取的协同可供性学习
龙天龑:从大语言模型到图结构判别:智能合约漏洞检测的统一框架
马致远:基于接触与碰撞交互的杂乱场景灵巧手泛化抓取
彭博*:基于非黑盒规约的简洁非交互知识论证
钱易*:动态概率树嵌入高效算法研究
宋子青:基于线性规划的逆向线性多臂老虎机研究
孙嘉伟:对一类 SIS 问题的探究
唐畇心:颜色码中综合征提取策略与级联 MWPM 解码器耦合效应的研究
陶希文*:基于比较的梯度测试和估计方法
王昊泽:最小最大度生成树问题的改进算法
王鹤霖:基于函数值比较的高阶优化方法
王开:超导量子设备上支持实时编译的噪声感知量子比特路由算法
吴乐鸿*:思维链引导的具身智能体长程操作分层策略
吴一卓:面向真实灵巧手操作的在线残差微调与价值引导方法研究
吴悦天*:带陷门提示的 LWE 问题的困难性及其在模糊密码学中的应用
肖博文:基于触觉信号和真机强化学习的可泛化轴孔装配
曾为帅:人形机器人行为基础模型
张宸语:基于流匹配模型和强化学习的闭环多样化灵巧抓取
张立恒:面向文本生成图像的免训练结构控制方法研究
张芷宁*:基于可解释性与认知建模的机器心智理论方法研究

CFCS近期动态

国家重点研发计划“数学和应用研究”重点专项青年科学家项目“聚类问题的计算机数学理论与算法”启动

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