讲座名称：Dr.CU: Detailed Routing by Sparse Grid Graph and Minimum-Area-Captured Path Search文献分享讨论（1）、多维对抗示例在IMs的伦理道德与安全问题识别能力研究（2）
日期：2024年3月1日
地点：三亚学院书新4号楼4层会议室
主讲人：高鹏辉（1）、李祎帆（2）
为了促进老师同学们之间的学术交流，营造良好的学习氛围，信息与智能工程学院于2024年3月1日下午在书新4号楼4层会议室开展了学术交流分享会。本次会议邀请了两位在读研究生——高鹏辉同学和李祎帆同学分享他们在各自领域的研究成果与进展。
第一场分享会由高鹏辉同学带来了对一篇关于VLSI布线新技术的深入解析，该文献《Dr. CU: Detailed Routing by Sparse Grid Graph and Minimum-Area-Captured Path Search》为超大规模集成电路（VLSI）布线领域带来了新的视角和方法。
高鹏辉同学在分享中详细介绍了这项技术的核心要点，包括如何通过设计两级稀疏数据结构来提高布线的运行时间和内存效率。他强调了这种方法在处理最小面积约束时的优势，并解释了如何采用高效的批量同步并行方案来进一步减少运行时间。这些技术的结合，使得VLSI布线在保持精确性的同时，能够更加高效和快速地完成。
在详细布线阶段，该技术尤其显得重要，因为这是VLSI设计中最复杂、最耗时的阶段。高鹏辉同学的分享让听众了解到，通过尊重全局布线结果并优化后的指标，新的布线方法能够在详细设计规则下实现更好的布线解决方案。
高鹏辉同学的分享不仅展示了这篇文献的重要意义，也反映了他对于科技前沿的深刻理解和分析能力。他的汇报为在场的听众提供了宝贵的知识资源，同时也为集成电路设计领域的老师同学提供了新的研究方向和思路。
第二场分享会由李祎帆同学就其撰写的会议论文《Research of Multidimensional Adversarial Examples in LLMs for Recognizing Ethics and Security Issues》进行了深入的分享与讨论，聚焦于大型语言模型（LLMs）在识别伦理道德和安全问题方面的能力。
李祎帆同学的研究针对当前人工智能领域的一个重要议题——如何提升LLMs在面对伦理和安全问题时的识别和处理能力。在他的汇报中，他详细介绍了一种新的评估方法，即通过构建多维对抗性示例来测试和评估LLMs的性能。这种方法不仅能够评估模型对于简单、中等和复杂对抗示例的反应，还能够针对不同的攻击策略制定应对措施。
通过这种方法，李祎帆同学对多个高性能LLMs进行了评估比较，包括ERNIE Bot (V2.2.3)、gpt-4、gpt-3.5-turbo以及iFLYTEK Spark (v2.0)。他的研究不仅提出了评估LLMs的伦理和安全问题识别能力的严格标准，还为LLMs的改进和社会应用提供了宝贵的指导意义。
李祎帆同学的研究强调了构建完善的伦理和安全标准体系的重要性，以确保LLMs的应用符合社会和人类价值观以及伦理。同时，他也指出了加强LLMs智能分析和预测能力的必要性，以及建立适当的监管机制以减少其应用可能带来的负面影响。
这两场分享会不仅为信智学院的师生们提供了宝贵的学习机会，也促进了学术交流和合作。我们期待未来能有更多类似的学术活动，让我们共同探索计算机科学和人工智能领域的未来发展。
