소개
저는 버지니아 대학교 컴퓨터 과학 박사과정 학생이며, 지도교수는 Aidong Zhang 교수님입니다. 연구 분야는 비전, 언어, 강건성입니다 — 특히 멀티모달 대규모 언어 모델의 허위 편향을 이해하고 완화하며, 희소 오토인코더로 모델 내부를 해석 가능하고 충실하게 만듭니다. UVA, UIUC, Georgia Tech, Waymo, Amazon AGI의 연구자들과 긴밀히 협력하고 있습니다.
UVA 이전에는 일리노이 대학교 어배너-섐페인에서 학사 및 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했으며Bronze Tablet Award를 받았습니다 (참고: 실제 기념 판; 판의 위치). 학부 시절 도시 장면 역렌더링을Shenlong Wang 교수의 연구그룹(UrbanIR)에서 연구했고, Illinois Space Grant Consortium과는 혼합현실 구조 모니터링을 연구했습니다.
이메일: bohan@virginia.edu
연구 관심사
태그를 다시 클릭하면 닫힙니다
⚡ 이 애니메이션을 내 사이트에서 쓰고 싶나요? 확인하세요 Concept Canvas — 393개 컴퓨팅 개념을 두 줄로 임베드할 수 있습니다.
주요 논문
Towards Robustness against Typographic Attack with Training-free Concept Localization
Bohan Liu, Wenqian Ye, Guangzhi Xiong, Zhenghao He, Sanchit Sinha, Aidong Zhang
이미지에 그려진 텍스트가 모델이 보는 것을 결정해서는 안 됩니다. 우리는 주입된 단어를 읽는 소수의 CLIP 어텐션 헤드를 학습 없이 찾아내고, 이들을 재가중치하거나 제거합니다. RTA-100(ViT-H/14)에서 객체 정확도 +22.8점을 추론 비용 거의 없이 달성하며, 5개 백본에서 지도 학습 및 무학습 방어를 능가합니다.
MM-SPUBench: Towards Better Understanding of Spurious Biases in Multimodal LLMs
Wenqian Ye, B Liu, G Zheng, D Wang, X Cao, Y Ma, B Lai, JM Rehg, A Zhang
멀티모달 LLM의 허위 편향 벤치마크: 정답이 허위 단서(배경, 텍스트 오버레이, 동시출현)와 무관하도록 짝지은 이미지 세트. 강력한 MLLM이 지름길에 크게 의존함을 밝혀, 편향 인식 평가와 완화를 촉구합니다.
Toward Faithful Retrieval-Augmented Generation with Sparse Autoencoders
G Xiong, Z He, B Liu, S Sinha, A Zhang
RAG 모델은 생성 시 검색된 근거를 종종 무시합니다. 희소 오토인코더로 생성 행동을 분해하고, 충실성을 담당하는 특징을 찾아 조종합니다 — 기반 모델 재학습 없이 귀속과 근거성을 개선합니다.
UrbanIR: Large-Scale Urban Scene Inverse Rendering from a Single Video
CH Lin, B Liu, YT Chen, KS Chen, D Forsyth, JB Huang, A Bhattad, et al.
한 번의 캐주얼한 동영상으로부터 대규모 도시 장면 역렌더링: 도시를 알베도, 기하, 일시적 조명으로 분해해, 기존 단일 이미지 방법을 훨씬 뛰어넘는 사실적인 재조명과 편집을 가능하게 합니다.
전체 목록은 논문 페이지와 Google Scholar.
학술 활동
워크숍
동료 심사
심사자 · NeurIPS · 2026
심사자 · AAAI · 2027
교육 및 멘토링
조교 · CS 415 게임 개발, CS 410 텍스트 정보 시스템 · UIUC 2023–24
강의 보조 · CS 125 컴퓨터 과학 개론 · UIUC 2020
멘토 · Worldwide Youth in Science and Engineering (WYSE) · UIUC 2022