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Percy Liang

Percy Liang es un científico informático estadounidense cuya investigación se centra en el aprendizaje automático , el procesamiento del lenguaje natural y los modelos fundament...

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Percy Liang es un científico informático estadounidense cuya investigación se centra en el aprendizaje automático , el procesamiento del lenguaje natural y los modelos fundamentales . Es profesor de Informática en la Universidad de Stanford y director del Centro de Investigación sobre Modelos Fundamentales (CRFM). [ 1 ] [ 2 ]

Educación

Liang obtuvo una licenciatura en ciencias en 2004 y una maestría en ingeniería en 2005 del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) . Recibió medallas de bronce y plata en la Olimpiada Internacional de Informática (IOI). [ 3 ] Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley, en 2011, donde sus directores de tesis fueron Michael I. Jordan y Dan Klein . [ 4 ]

Carrera académica

Tras finalizar su doctorado, Liang ocupó un puesto postdoctoral en Google. Posteriormente, se incorporó al profesorado de la Universidad de Stanford, donde realiza investigaciones e imparte cursos sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático, teoría del aprendizaje estadístico y modelado del lenguaje.

Liang es conocido por su trabajo en análisis semántico , supervisión débil e indirecta, robustez y generalización en aprendizaje automático, y el estudio de modelos fundamentales a gran escala. [ 5 ] [ 6 ] También ha sido un defensor de la investigación eficiente y reproducible, y es uno de los desarrolladores de CodaLab Worksheets, una plataforma para gestionar experimentos computacionales. [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ]

Centro de Investigación sobre Modelos de Fundación

Liang es el director fundador del Centro Stanford para la Investigación sobre Modelos de Fundaciones (CRFM). El centro se centra en el desarrollo, la evaluación y la gobernanza de los modelos de fundaciones, incluyendo consideraciones técnicas, sociales y políticas. El CRFM funciona como una iniciativa de investigación interdisciplinaria dentro de Stanford HAI . [ 1 ] [ 9 ]

Con CRFM, Liang ha apoyado el desarrollo de grandes modelos de lenguaje de código abierto . [ 10 ]

Investigación

Liang ha publicado artículos revisados ​​por pares en foros de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como ACL, EMNLP, ICML y COLT. Su trabajo ha influido tanto en la investigación teórica como aplicada en sistemas de comprensión del lenguaje natural y aprendizaje automático. [ 11 ] [ 12 ]

Reconocimiento

Liang ha recibido premios por sus contribuciones a la investigación, entre ellos el Premio CAREER de la Fundación Nacional de Ciencias , [ 13 ] el Premio Presidencial a la Trayectoria Temprana para Científicos e Ingenieros , [ 6 ] el Premio IJCAI de Computadoras y Pensamiento , [ 14 ] y la Beca de Investigación Sloan . [ 2 ]

Referencias

  1. 1 2 "Percy Liang" . Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Stanford . Recuperado el 26 de enero de 2026 .
  2. 1 2 "Perfil de Percy Liang | Perfiles de Stanford" . Facultad, Universidad de Stanford . Recuperado el 26 de enero de 2026 .
  3. ↑ "USACO" . Olimpiada Internacional de Informática . Consultado el 26 de enero de 2026 .
  4. ↑ Liang, Percy; Jordan, Michael I.; Klein, Dan (2013). "Aprendizaje de la semántica compositiva basada en dependencias" . Lingüística Computacional . 39 (2): 389– 446. doi : 10.1162/COLI_a_00127 . ISSN 0891-2017 . 
  5. 1 2 Liu, Nelson F.; Lin, Kevin; Hewitt, John; Paranjape, Ashwin; Bevilacqua, Michele; Petroni, Fabio; Liang, Percy (23 de febrero de 2024). "Perdidos en el medio: cómo los modelos de lenguaje utilizan contextos largos" . Transactions of the Association for Computational Linguistics . 12 : 157–173 . doi : 10.1162/tacl_a_00638 . ISSN 2307-387X . 
  6. 1 2 "Beneficiario de PECASE" . Fundación Nacional de Ciencias de EE . UU. Recuperado el 26 de enero de 2026 .
  7. ↑ Liang, Percy; Potts, Christopher (1 de enero de 2015). "Combinando el aprendizaje automático y la semántica compositiva" . Annual Review of Linguistics . 1 (1): 355– 376. doi : 10.1146/annurev-linguist-030514-125312 . ISSN 2333-9683 . 
  8. ↑ Sherman, Erik. "Nueva investigación muestra que los LLM se enfrentan a un gran riesgo de derechos de autor" . Forbes . Consultado el 26 de enero de 2026 .
  9. ↑ Kurenkov, Andrey (27 de enero de 2022). "Percy Liang sobre la robustez, los modelos fundamentales y la reproducibilidad del aprendizaje automático" . The Gradient . Consultado el 26 de enero de 2026 .
  10. ↑ Knight, Will. "Estados Unidos necesita una intervención de IA de código abierto para vencer a China" . Wired . ISSN 1059-1028 . Consultado el 26 de enero de 2026 . 
  11. ↑ "Código abierto y ciencia en la era de los modelos fundacionales" . IA en Princeton . Consultado el 26 de enero de 2026 .
  12. ↑ "Percy Liang" . El Instituto Alan Turing . Archivado del original el 12 de mayo de 2025. Consultado el 26 de enero de 2026 .
  13. ↑ "Comunicado de prensa de la Casa Blanca: el presidente Donald J. Trump anuncia a los galardonados con el Premio Presidencial a la Trayectoria Temprana para Científicos e Ingenieros" . The American Presidency Project . Consultado el 26 de enero de 2026 .
  14. ↑ "Anuncio de los premios IJCAI-16" . 25.ª Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial . 2016. Consultado el 30 de enero de 2026 .

Lecturas adicionales

  • Quach, Katyanna (23 de agosto de 2021). "Hablamos con un profesor de Stanford sobre el impacto tecnológico y social de los poderosos y emergentes 'modelos fundamentales' de la IA"." . The Register . Archivado del original el 17-11-2025 . Consultado el 26-01-2026 .