Profil
Teddy Ferdinan
Doktorant
Teddy Ferdinan jest doktorantem w Katedrze Sztucznej Inteligencji na Politechnice Wrocławskiej. W 2019 roku ukończył studia inżynierskie na kierunku informatyka na uczelni Universitas Katolik Musi Charitas w Indonezji. Następnie, w 2020 roku, otrzymał stypendium NAWA im. Ignacego Łukasiewicza. W 2023 roku ukończył studia magisterskie w dziedzinie informatyki stosowanej na Politechnice Wrocławskiej, zajmując drugie miejsce w wydziałowym konkursie TOP-10 na najlepszych absolwentów roku. Studia doktoranckie rozpoczął w październiku 2023 roku, podczas których otrzymał również stypendium NCN w ramach projektu „Spersonalizowane wnioskowanie w przetwarzaniu języka naturalnego”.
Obecnie jego badania skupiają się na dużych modelach językowych oraz przetwarzaniu języka naturalnego, w szczególności na metodach uczenia ciągłego i transferu wiedzy, jak również na badaniu granic wiedzy modeli. Publikował swoje prace w renomowanych czasopismach i na konferencjach, takich jak Information Fusion, IEEE Intelligent Systems, ACL oraz EMNLP, z których część była owocem współpracy międzynarodowej. Ostatnio brał udział w projektach badawczych CLARIN-PL, PLLuM oraz jego kontynuacji HIVE AI.
Publikacje13
Breaking the illusion of reasoning in Polish LLMs: quality over quantity of thought
Dzmitry Pihulski, Mikołaj Langner, Jan Eliasz, Przemyslaw Kazienko, Jan Kocoń, Teddy Ferdinan, T Ferdinan
Association for Computational Linguistics
Architectural concepts for integrating fundamental drives and emotions into artificial intelligence
Teddy Ferdinan, Wiktoria M Mieleszczenko-Kowszewicz, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko
IEEE 2025
Java source code vulnerability detection using large language model
Dhika R. Anbiya, Teddy Ferdinan, Grzegorz Kołaczek
Procedia Computer Science
Crowdsource, crawl, or generate? Creating SEA-VL, a multicultural vision-language dataset for Southeast Asia
Teddy Ferdinan, Samuel Cahyawijaya
Association for Computational Linguistics
AggTruth: contextual hallucination detection using aggregated attention scores in LLMs
Piotr J. Matys, Jan K Eliasz, Konrad M Kiełczyński, Mikołaj Langner, Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko
Springer Nature Switzerland AG
Fortifying NLP models against poisoning attacks: The power of personalized prediction architectures
Information Fusion 2025 vol. 114, art. 102692
Into the unknown: Self-learning Large Language Models
Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Przemysław Kazienko
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Eagle and Finch: RWKV with matrix-valued states and dynamic recurrence
Bo Peng, Daniel Goldstein, Quentin Anthony, Alon Albalak, Eric Alcaide, Stella Biderman, Eugene Cheah, Du, Xingjian, Teddy Ferdinan, Haowen Hou, Przemysław Kazienko, Kranthi Kiran GV, Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra, Satyapriya Krishna, McClelland, Ronald, Lin, Jiaju, Niklas Muennighoff, Fares Obeid, Atsushi Saito, Guangyu Song, Haoqin Tu, Wirawan, Cahya, Stanisław Woźniak, Ruichong Zhang, Bingchen Zhao, Qihang Zhao, Peng Zhou, Jianguo Zhu, Ruijie Zhu
arXiv
Self-training large language models through knowledge detection
Teddy Ferdinan, Przemysław Kazienko, Wei Jie Yeo, Ranjan Satapathy, Erik Cambria
Association for Computational Linguistics
Incidence of heart disease and stroke among patients with bipolar disorder
Dominik M Krzyżanowski, Teddy Ferdinan, R. Szczepanowski, J Kulińska, Marta Palej-Cieplińska, G. Hernandez Ibarburu
2024. vol. 23, suppl. 1, art. zvae098.067
Personalized Models Resistant to Malicious Attacks for Human-centered Trusted AI
Proceedings of the Workshop on Artificial Intelligence Safety 2023 (SafeAI 2023)
StudEmo: A Non-aggregated Review Dataset for Personalized Emotion Recognition
Anh Ngo, Argi Candri, Teddy Ferdinan, Jan Kocoń, Wojciech Korczyński
Proceedings of the 1st Workshop on Perspectivist Approaches to NLP @LREC2022