郭志義

Kuo, Ted・智慧科學暨綠能學院・智慧計算與科技研究所、智慧系統與應用研究所、智慧與綠能產學研究所

碩士平均畢業時長
2.98 年
中位數 2.95 年・12 人
收錄論文
13 篇
110–115 學年度
全校中位數(供對照)
碩士 2.10 年

畢業時長趨勢

每學年度畢業人數

只計入有論文收錄的畢業生;中途休學或更換指導教授的學生不會出現在這裡。

研究關鍵字

federated learning聯邦學習Personalized Memory Systems聯邦式學習提示工程小型語言模型跨領域遷移元提示行為對齊Prompt EngineeringSmall Language ModelsCross-domain MigrationMeta-promptBehavioral Alignment大型語言模型代理個人化記憶系統長期記憶知識圖譜混合式檢索個人化 PageRank多跳推理LLM AgentsLong-term MemoryKnowledge GraphHybrid RetrievalPersonalized PageRankMulti-Hop Reasoning多方對話代理人雙層代理人架構自動化提示最佳化競技場評估框架遺傳帕雷托提示演化Multi-Party Conversational AgentDual-Layer Agent ArchitectureAutomated Prompt OptimizationArena Evaluation FrameworkGenetic-Pareto Prompt Evolution超參數最佳化序列式模型導向最佳化搜尋空間收縮固定預算最佳化初始設計啟動階段貝葉斯最佳化hyperparameter optimizationsequential model-based optimizationsearch space shrinkagefixed-budget optimizationinitial designstartup phase

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指導論文

學年度論文學制入學提交日期畢業時長
115
COMET: Cross-domain Optimization of Meta-prompts for Efficient Target-domain Prompt Synthesis
智慧計算與科技研究所
提示工程、小型語言模型、跨領域遷移、元提示、行為對齊、Prompt Engineering、Small Language Models、Cross-domain Migration、Meta-prompt、Behavioral Alignment
碩士1122026-06-142.87 年
114
CogMem: A Cognitive Memory System with Graph-Based Reasoning for LLM Agents
智慧計算與科技研究所智慧物聯網產業碩士專班
大型語言模型代理、個人化記憶系統、長期記憶、知識圖譜、混合式檢索、個人化 PageRank、多跳推理、LLM Agents、Personalized Memory Systems、Long-term Memory、Knowledge Graph、Hybrid Retrieval、Personalized PageRank、Multi-Hop Reasoning
碩士1132026-06-301.91 年
114
Automated Prompt Optimization for Intervention Timing and Response Strategy Control in Tool-Use Multi-Party Conversational Agents
智慧系統與應用研究所・共同指導:魏澤人
多方對話代理人、雙層代理人架構、自動化提示最佳化、競技場評估框架、遺傳帕雷托提示演化、Multi-Party Conversational Agent、Dual-Layer Agent Architecture、Automated Prompt Optimization、Arena Evaluation Framework、Genetic-Pareto Prompt Evolution
碩士1132026-06-041.84 年
114
Improving Startup Phase Quality in Hyperparameter Optimization via LLM-Guided Search Space Refinement
智慧系統與應用研究所
超參數最佳化、序列式模型導向最佳化、搜尋空間收縮、固定預算最佳化、初始設計、聯邦式學習、啟動階段、貝葉斯最佳化、hyperparameter optimization、sequential model-based optimization、search space shrinkage、fixed-budget optimization、initial design、federated learning、startup phase、Bayesian optimization
碩士1102026-05-104.77 年
114
SPICE:Shapley-guided Proximate and Interpretable Counterfactual Explanations
智慧與綠能產學研究所
可解釋人工智慧、反事實解釋、Explainable Artificial Intelligence、counterfactual explanation
碩士112—無法計算
113
REMIND: Recall Enhanced Memory Integration for Natural Language Dialogue Systems
智慧計算與科技研究所
語言模型、對話記憶系統、混和記憶搜尋、多輪對話系統、個人化AI、Memory-Augmented Dialog Systems、Large Language Models (LLMs)、Hybrid Memory Retrieval、Multi-Turn Dialogue Systems、Personalized Memory Systems
碩士1122025-06-021.84 年
112
SwiftAgg++: A Communication-Efficient Secure Aggregation Protocol with Privacy Guarantee for Federated Learning
智慧計算與科技研究所
聯邦式學習、安全匯集運算、可驗證隨機函數、資料隱私、通訊效率、SwiftAgg、Federated Learning、Secure Aggregation、Verifiable Random Functions、Privacy、Communication Efficiency
碩士1092024-07-314.00 年
112
FedCLO: Federated Learning with Clustered Layer-wise Communication Load Optimization
智慧計算與科技研究所
聯邦學習、分層模型聚合、模型壓縮、集群化聯邦學習、分佈歐式距離、Federated Learning、Layer-wise model aggregation、Model compression、Clustered Federated Learning、Distribution Euclidean Distance
碩士1092024-07-033.92 年
112
Continual Learning with Out-of-Distribution Data Detection for Fine-grained Defect Classification
智慧系統與應用研究所
持續學習、細粒度影像辨識、分布外數據偵測、continual learning、fine-grained image categorization、out-of-distribution detection
碩士1092023-10-163.21 年
111
Fast Adaption Classifier: A Framework for Overcoming Challenges in AI Model Training for Smart Manufacturing Defect Classification
智慧與綠能產學研究所
類別間樣本不平衡、小樣本學習、細粒度分類、開放集、Class-imbalance、Few-shot learning、Fine-grained、Open-set
碩士1092023-08-033.00 年
111
Gated Tri-Tower Transformer (GT3) - An Inflated Power Generation Attack Detector for Microgrids
智慧計算與科技研究所
發電量浮報攻擊、區塊鏈、閘控 Transformer、閘控三塔 Transformer、微電網、Inflated Power Generation Attack、Blockchain、Gated Transformer、Gated Tri-Tower Transformer、Microgrid
碩士1092023-02-032.51 年
110
Improving Federated Learning Communication Efficiency with Global Momentum Fusion for Gradient Compression Schemes
智慧系統與應用研究所
聯邦學習、通訊流量、梯度壓縮、記憶機制、融合全局動量、Federated Learning、Communication Overheads、Gradient Compression、Memory Mechanism、Global Momentum Fusion
碩士1082022-08-043.01 年
110
Adaptive Federated Proximal Optimization
智慧與綠能產學研究所
聯邦學習、近端參數項、自適應近端參數項、統計異質性、系統異質性、目標不一致性、Federated Learning、Proximal Term、Adaptive Proximal Term、Statistical Heterogeneity、System Heterogeneity、Objective Inconsistency
碩士1082022-06-242.90 年