刘璐是一位专门研究元学习和多模态人工智能的人工智能研究员。她因对OpenAI的4o图像生成模型的贡献以及于2025年7月加入Meta的超智能实验室而闻名，这是Meta一项备受瞩目的人才收购计划的一部分。^{[1] [2]}

教育背景

刘璐是悉尼科技大学（UTS）计算机科学博士候选人，隶属于澳大利亚人工智能研究所（AAII）及其数据科学与知识发现实验室。她的博士研究主要集中在元学习上，元学习是机器学习的一个子领域，通常被描述为迈向通用人工智能（AGI）的潜在一步。刘璐的工作专门研究通过使用对象之间的结构化关系来增强元学习过程的方法，从而提高深度学习模型在少样本学习场景中的性能，特别是在图像识别任务中的应用。^{[3] [5]}

职业生涯

刘璐的职业生涯包括在几家著名的科技和人工智能公司任职。根据她的职业社交媒体资料，她之前曾在谷歌DeepMind和Character.ai工作过。后来，她加入OpenAI担任研究科学家，在那里她成为该公司4o图像生成模型开发的关键贡献者。该项目因其重大的公众影响力而备受关注，在推出后不久就吸引了数百万用户。

2025年7月，新闻媒体报道称，刘璐和她的OpenAI同事Allan Jabri已被Meta Platforms招募。此举是Meta为建立领先的人工智能研究部门而采取的广为人知的积极人才收购战略的一部分。刘璐加入了该公司新成立的Meta超智能实验室，这是一个旨在开发能够处理和创建集成文本、图像、音频和视频内容的高级生成模型的旗舰部门。据报道，招聘活动涉及丰厚的薪酬待遇以及Meta高管的直接参与，以吸引来自OpenAI、谷歌DeepMind和Anthropic等竞争对手的顶尖研究人员。

刘璐的研究集中在机器学习领域，她坚信该领域将继续成为影响社会各个方面的主要因素。她的主要重点是元学习，或“学习如何学习”，旨在创建可以使用极少示例快速适应新任务的模型。她的作品已发表在许多顶级的、经过同行评审的学术会议和期刊上，包括NeurIPS、AAAI、国际人工智能联合会议（IJCAI）和IEEE知识与数据工程汇刊（TKDE）。

刘璐已经确定了她的少样本和元学习研究在现实世界中的几个应用。这些包括：

• 边缘设备计算和个性化： 她的方法可以使深度学习模型能够快速适应个人设备（如智能手机）上的个人用户，在这些设备上，可用数据有限。这将无需大量数据收集即可实现更加个性化的服务。
• 数据隐私保护： 通过使模型能够从少量样本中学习，她的研究可以促进人工智能服务的部署，而无需用户将其个人数据上传到中央服务器，从而保护用户隐私。
• 冷启动推荐： 这些技术可以应用于推荐系统，以更好地分析新用户的行为，对于这些新用户，几乎没有交互数据。这是在线平台用户保留的一个关键挑战。

这些应用证明了她的工作在解决在实际的、数据稀缺的和隐私敏感的环境中部署机器学习的基本挑战方面的潜力。

在攻读博士学位期间，刘璐与澳大利亚国内和国际的学者进行了研究合作。她的澳大利亚合作者包括新南威尔士大学的Fethi Rabhi教授和Lina Yao教授。她的国际研究伙伴包括加拿大麦吉尔大学的William Hamilton教授、加拿大谷歌大脑的Hugo Larochelle和美国华盛顿大学的Tianyi Zhou。^{[3] [1] [2] [4] [5]}