Постдокторант
Имейл: [email protected]
Д-р Синлей Уанг
Синлей Уанг е постдокторант в INSAIT, с научен ръководител проф. Люк Ван Гуул . Тя завършва докторантура по електротехника и компютърно инженерство в Университета в Сидни под ръководството на д-р Джереми Циу , с подкрепата на стипендията на Австралийската правителствена програма за обучение на научни работници (RTP). Тя също така получава магистърска степен по наука за данни и бакалавърска степен по финанси и глобален бизнес мениджмънт от Китайския университет в Хонконг, Шънджън, където работи с проф. Джунхуа Джао по изследвания на пазарите на въглеродни емисии и електроенергия.
Изследванията на Синлей се фокусират върху усъвършенстване на разсъжденията за сложни инженерни системи и разбиране на екологичния отпечатък на индустрията с изкуствен интелект. Тя разработва методи, които използват модели с големи езици за подобряване на вземането на решения в контекста на енергийните системи, особено в неструктурирани, мултимодални условия. Успоредно с това, тя изгражда мащабни рамки за отчитане на въглеродните емисии, за да определи количествено потреблението на енергия и емисиите, свързани с индустрията с изкуствен интелект, в ерата на закона за мащабиране.
Нейните изследвания са публикувани във водещи издания, включително NeurIPS , и интердисциплинарни списания като Nature Reviews Electrical Engineering , Cell Patterns , Cell Nexus и Engineering . Някои от нейните изследвания са получили медийно отразяване, включително от MIT Technology Review (Китай) .
Тя е ръководила и е допринесла за доклади за въглероден рейтинг за компании, регистрирани на борсата в Австралия и Китай, разработвала е бази данни за въглеродни емисии с висока резолюция на фирмено ниво и е работила по проекти, свързани с проверката на зелени облигации и стандартите за ценообразуване на пазара на електроенергия.
2026
Xin Lu, Jing Qiu, Xinlei Wang, Jinjin Gu, Jiafeng Lin, Sihai An, Junhua Zhao
Structural Alignment for Energy-Computation Co-Design
In: Nature Reviews Electrical Engineering 2026
Xiyuan Zhou, Zhuoqi Li, Xinlei Wang, Yirui He, Yuhao Wu, Yuheng Cheng, Yan Xu, Junhua Zhao, Jinjin Gu
RePro: Proof-Verified Benchmark Rewriting for Reliable Evaluation of LLM Mathematical Problem Solving
In: The 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2026)
Xiyuan Zhou, Ruixi Zou, Xinlei Wang, Yuheng Cheng, Yan Xu, Junhua Zhao, Jinjin Gu
EngiAgent: Fully Connected Coordination of LLM Agents for Solving Open-ended Engineering Problems with Feasible Solutions
In: Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Xinlei Wang, Ruibo Ming, Jing Qiu, Junhua Zhao, Jinjin Gu
Hugging Carbon: Quantifying the Training Carbon Emissions of AI Models at Scale
In: Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Xiyuan Zhou, Xinlei Wang, Yirui He, Ruixi Zou, Yang Wu, Yuheng Cheng, Yulu Xie, Wenxuan Liu, Huan Zhao, Yan Xu, Jinjin Gu, Junhua Zhao
EngiBench: A Benchmark for Evaluating Large Language Models on Engineering Problem Solving
In: The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026) (Findings)
Haoyu Chen, Keda Tao, Yizao Wang, Xinlei Wang, Lei Zhu, Jinjin Gu
Intelligent Photo Retouching with Language Model-Based Artist Agents
In: The Findings track of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026 Findings)