关于实验室
PZ AI Lab 是一个专注于大语言模型（Large Language Models, LLMs）基础理论与应用研究的科研机构。 我们的研究植根于深度学习、自然语言处理和认知科学的交叉领域，致力于探索语言模型的内在机制、 推理能力边界以及在实际场景中的可靠性与安全性。
实验室秉承严谨的科学态度，通过理论分析与实证研究相结合的方法，推动大语言模型技术向更加 可解释、可控制、可信赖的方向发展。我们相信，只有深入理解模型的工作原理，才能更好地发挥 其潜力并规避潜在风险。
研究方向
模型可解释性
研究 Transformer 架构中注意力机制的行为模式，探索大语言模型内部表征的几何结构， 开发基于机械可解释性（Mechanistic Interpretability）的分析方法，揭示模型决策过程的内在逻辑。
推理与规划能力
评估和提升语言模型在复杂推理任务中的表现，包括符号推理、因果推理和多步规划。 研究思维链（Chain-of-Thought）等提示技术的理论基础，探索模型泛化能力的边界条件。
对齐与安全性
开发更有效的人类反馈强化学习（RLHF）方法，研究价值对齐的数学形式化表示， 分析模型输出的偏见来源与缓解策略，确保大语言模型在实际应用中的可靠性与道德合规性。
涌现现象研究
探索语言模型随规模增长而产生的涌现能力（Emergent Abilities），研究跨语言迁移、 上下文学习（In-Context Learning）等现象的形成机制，从统计学习理论角度理解缩放定律（Scaling Laws）。
多模态融合
研究视觉-语言模型（Vision-Language Models）的跨模态对齐机制，探索图像、文本、音频等多种 模态信息的统一表征方法，开发基于 Contrastive Learning 的高效预训练策略。
高效训练与推理
探索参数高效微调（PEFT）方法如 LoRA、Adapter 等技术的理论基础，研究模型压缩、量化、 知识蒸馏等技术在保持性能的同时降低计算资源需求，优化大模型的部署效率。
核心团队
张鹏 (P. Zhang)
研究兴趣：模型可解释性、机械学习、涌现现象分析
陈颖 (Y. Chen)
研究兴趣：推理能力评估、认知科学与AI的交叉研究
王磊 (L. Wang)
研究兴趣：RLHF 方法优化、价值对齐理论
刘敏 (M. Liu)
研究兴趣：缩放定律、数据质量对模型性能的影响