Dr inż. Sebastian Cygert

Zainteresowania badawcze: godne zaufania AI, solidność modeli AI, uczenie ciągłe
Dr inż. Sebastian Cygert prowadzi badania nad rzetelnymi i godnymi zaufania modelami uczenia maszynowego, zdolnymi do poprawnego działania i adaptacji do otaczającego świata. Jego prace były publikowane na wiodących konferencjach AI, takich jak NeurIPS, ICLR, ECCV, WACV, BMVC czy Interspeech.
Ma także bogate doświadczenie komercyjne – pracował m.in. jako Ekspert Naukowy w Amazonie, gdzie uczestniczył w projektach, takich jak system percepcji wizualnej dla autonomicznego robota czy syntezy mowy dla Alexy.
Jest członkiem Ellis Society.
Wybrane publikacje
Artykuły
Daniel Marczak, Simone Magistri, Sebastian Cygert, Bartłomiej Twardowski, Andrew D. Bagdanov, Joost van de Weijer, "No Task Left Behind: Isotropic Model Merging with Common and Task-Specific Subspaces", Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, PMLR 267, 2025, 43177-43199.