我研究自然語言處理（NLP）與多模態 AI，聚焦主權 AI（Sovereign AI）與在地敘事，並從生物、農業與運動科學探索實體 AI（Physical AI）。我主持臺灣公共媒體 NewsLLM 計畫，讓公共記憶成為 AI 理解臺灣、呈現在地觀點的基礎；運科研究則結合人體動作理解、物理特徵建模與模擬，為未來機器人運動技術奠基。

正在進行的研究與合作

公共媒體 NewsLLM｜主權 AI 與在地敘事
我擔任臺灣公共媒體 NewsLLM 計畫主持人，與七家公共媒體合作，以新聞與影音典藏建立可溯源的公共記憶基礎設施。研究結合檢索增強生成（retrieval-augmented generation, RAG）與多模態 AI，讓模型依據在地資料理解事件脈絡、呈現臺灣的多元觀點，並保有對資料運用與敘事方式的自主能力。鴻海研究院｜語言模型知識蒸餾
我們與鴻海研究院研究如何把大型語言模型的能力傳給較小的模型。我先前主持的 FoxBrain LLMSR 聚焦多步驟推理。我們關心的是，小模型遇到新題目時，能否把學過的推理步驟用在新的情境。農業｜AgriLoop 溫室機器人
我主持與德國波昂大學合作的臺灣端計畫。我們研究如何把栽培專家的口語指令對應到眼前的植株與操作，讓機器人在專家指正後調整下一步。生物｜基因體 AI 與細胞治療
我主持結構感知型基因體 AI 計畫，研究哪些基因體特徵有助於預測合適的細胞治療供體，以及從一種細胞學到的特徵，在另一種細胞上是否仍有預測力。運動科學｜人體動作理解與物理模擬
以 CoachMe 的動作分析與教練回饋研究為基礎，進一步結合人體動作理解、物理特徵建模與模擬（physics-based simulation），研究動作的修正與生成，為未來機器人的動作學習與運動控制技術奠定基礎。

IG：lunweikuYouTube：古老師研究室