在红海中驾驶小船
布里奇(瓦利德)弹药
wammar attttt holistic智能网

我正在与一个世界级团队合作,为体验式学习构建一个整体智能平台。2023年,我重新加入了艾伦人工智能研究所(AI2),以帮助推出作为独立产品的科学文献图表。作为负责API的产品经理,我身兼数职,包括季度OKR规划、优先任务、向科学咨询委员会传达我们的计划、参与科学界等。过去,我曾领导语义学者研究团队早期努力开发创新的基于人工智能的工具,以便于访问科学文献,如文献图表[美国海军陆战队]和支持ai[ACL演示].我偶尔作为附属教员在威斯康星州大学教授语言学课程。作为谷歌的高级研究科学家,我为谷歌助手开发了语义解析模型,并帮助开发了基于变压器的模型,用于基于PacBio生成DNA序列长读取,显著减少variant调用错误并改进程序集基础精确度[自然生物技术]. 2016年,我获得了卡内基梅隆大学的人工智能博士学位。在攻读博士学位之前,我是微软研究院的研究工程师,eSpace Technologies的网页开发人员,以及亚历山大大学的助教。


专业经验

学术服务

其他

活动日志

顾问/导师/合作者

最近的项目
  • 语言-通用依赖性分析*(代码).
  • 用于可扩展和功能丰富的无监督学习的CRF自动编码器模型*(代码).
  • 多语言单词嵌入(基于统一的*).
  • 通用从属树库分析器*(代码).
  • 随机森林的大规模在线培训*
  • 记录链接的贝叶斯模型*(代码).
  • 音译的CRF模型*(代码).
  • CFG解析器和POS标记器的双重分解*(代码)
  • 一系列方便的C、C++和python实用程序*(代码).
  • 隐私策略爬虫程序*(代码).
  • 用于训练递归神经网络的C++库(代码).
  • 泛化CRF自动编码器的神经网络模型,用于建模选择偏好(代码).
  • 语言借用的计算模型(代码).
  • 标记级语言识别的半监督学习。(任务,推特结果,意外的流派结果)
  • 改进了具有词汇约束的无监督序列标签模型的训练和模型选择。
  • 用DMV*实现依赖解析(代码).
  • 逻辑回归的另一种实现*(代码).
  • 机器翻译中的另一种由单词对齐诱导的预排序实现*(代码).
由我领导的项目标记为*