Anwar Zahid
Русский

Исследования и инженерия Университет штата Айова

Ищу трещины в интеллектуальных системах.

Меня зовут Anwar Zahid. Я изучаю, как и почему ошибаются ИИ и вычислительное ПО, и создаю инструменты, с которыми такие сбои легче найти, воспроизвести и исправить.

Надёжность ИИ Отладка вычислений Программная инженерия

Anwar Hossain Zahid Портрет Anwar Hossain Zahid
01 / ПРОФИЛЬ Anwar Hossain Zahid
Надёжность под поверхностью Листайте дальше

## Новости · последние записи

Новости

## Обо мне

От разработки ПО — к изучению того, почему оно ломается.

Учусь в аспирантуре по компьютерным наукам в Университете штата Айова под руководством Wei Le в Program Analysis and AI Lab. Мои исследования посвящены надёжным системам ИИ, отладке численных вычислений и методам программной инженерии для систем машинного обучения.

До аспирантуры — четыре года в разработке ПО: банковские системы, электронное правительство, ИИ и мобильные платформы. Этот опыт в индустрии определяет мой подход к науке: меня интересуют методы, которые могут стать практичными инструментами для разработчиков и исследователей. Полная хронология — на подробной странице «Обо мне».

## Научные интересы

Что происходит под поверхностью?

Можно ли доверять ответу?

Изучаю галлюцинации LLM и выясняю, где именно интеллектуальные системы теряют надёжность.

Где число сбивается с пути?

Отслеживаю численную неустойчивость и незаметные регрессии в ПО, на котором держится машинное обучение.

Как сделать это полезным?

Создаю понятные инструменты тестирования и отладки, которые помогают разобраться в сбоях и исправить их.

## Публикации

Рецензируемые статьи и препринты

О надёжности ML, оценке LLM и корректности вычислений. Статьи опубликованы на английском.

Надёжность ML Soft Assertions Найдите ошибки, спрятанные в числах.
FSE 2025 / PACMSE

Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions

Shaila Sharmin, Anwar Hossain Zahid, Subhankar Bhattacharjee, Chiamaka Igwilo, Miryung Kim, and Wei Le

Метод Soft Assertions для обнаружения и намеренного вызова скрытых ошибок численной неустойчивости в приложениях машинного обучения.

Статья Код
BibTeX 
@article{sharmin2025softassertions,
  title   = {Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions},
  author  = {Sharmin, Shaila and Zahid, Anwar Hossain and Bhattacharjee, Subhankar and Igwilo, Chiamaka and Kim, Miryung and Le, Wei},
  journal = {Proceedings of the ACM on Software Engineering (PACMSE), issue FSE 2025},
  year    = {2025},
  doi     = {10.1145/3729394},
  url     = {https://arxiv.org/pdf/2504.15507}
}
Оценка LLM Всё решает контекст. Распознавание языка вражды в разных регионах.
arXiv:2502.19612

Evaluation of Hate Speech Detection Using Large Language Models and Geographical Contextualization

Anwar Hossain Zahid, Monoshi Kumar Roy, and Swarna Das

Оценка того, насколько хорошо большие языковые модели распознают язык вражды, если учитывать географический и социальный контекст.

Статья
BibTeX 
@misc{zahid2025hatespeech,
  title         = {Evaluation of Hate Speech Detection Using Large Language Models and Geographical Contextualization},
  author        = {Zahid, Anwar Hossain and Roy, Monoshi Kumar and Das, Swarna},
  year          = {2025},
  eprint        = {2502.19612},
  archivePrefix = {arXiv},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2502.19612}
}
Вычисления на GPU NVIDIA / AMD Одно вычисление. Разные результаты.
arXiv:2410.09172

Testing GPU Numerics: Finding Numerical Differences Between NVIDIA and AMD GPUs

Anwar Hossain Zahid, Ignacio Laguna, Wei Le

Исследование численных расхождений между вычислениями на GPU NVIDIA и AMD и их последствий для воспроизводимости и переносимости.

Статья
BibTeX 
@misc{zahid2024gpunumerics,
  title         = {Testing GPU Numerics: Finding Numerical Differences Between NVIDIA and AMD GPUs},
  author        = {Zahid, Anwar Hossain and Laguna, Ignacio and Le, Wei},
  year          = {2024},
  eprint        = {2410.09172},
  archivePrefix = {arXiv},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2410.09172}
}
Обучение программной инженерии Учиться, создавая. Концепция платформы виртуальных стажировок.
ICCIT 2020

A Conceptual Design of Virtual Internship System to Benchmark Software Development Skills in a Blended Learning Environment

Raihan Mia, Anwar Hossain Zahid, Bipul Chandra Dev Nath, and Abu Sayed Md Latiful Hoque

Концептуальный проект программной платформы для виртуальных стажировок и оценки навыков разработки ПО.

Статья
BibTeX 
@inproceedings{mia2020virtualinternship,
  title     = {A Conceptual Design of Virtual Internship System to Benchmark Software Development Skills in a Blended Learning Environment},
  author    = {Mia, Raihan and Zahid, Anwar Hossain and Nath, Bipul Chandra Dev and Hoque, Abu Sayed Md Latiful},
  booktitle = {2020 23rd International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)},
  year      = {2020},
  publisher = {IEEE},
  doi       = {10.1109/ICCIT51783.2020.9392670},
  url       = {https://ieeexplore.ieee.org/document/9392670}
}

## Опыт

Наука, выросшая из реального ПО.

Исследования, банковская сфера, электронное правительство и мобильная разработка.

## Проекты

Избранные системы и прикладные работы

Учебные проекты и небольшие репозитории свёрнуты ниже.

ИИ-грамотность Today’s AI Находите инструменты. Учитесь ими пользоваться.

Today's AI — найдите ИИ-инструменты и научитесь ими пользоваться

Веб-платформа, которая помогает школьникам, студентам и аспирантам — и всем, кому интересен ИИ, — найти подходящие ИИ-инструменты и научиться с ними работать. Автор идеи и ведущая разработка — под руководством Wei Le.

  • Web platform
  • LLM assistant
  • Search
  • AI literacy
Демо
Тестирование ML Soft Assertions Ловите численную неустойчивость в ML.

Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions

Статья на FSE 2025: Soft Assertions для обнаружения и намеренного вызова ошибок численной неустойчивости в ML-приложениях.

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
GitHub
LLNL / Varity На любых GPU. Генерация HIP-кода для численного тестирования.

Численное тестирование GPU – генерация HIP-кода в Varity

Вклад в проект Varity (LLNL): генерация HIP-бэкенда для тестирования GPU-ядер, позволяющая проверять согласованность вычислений на разных платформах.

  • C++
  • HIP
  • CUDA
  • LLVM
GitHub
Язык + география Слова в контексте. Оценка распознавания языка вражды с помощью LLM.

Распознавание языка вражды с учётом географии

Учебный проект, расширенный до оценки моделей распознавания языка вражды с географическими метаданными. Позже адаптирован для тестирования больших языковых моделей и опубликован в 2025 году.

  • Python
  • Transformers
  • HuggingFace
  • Scikit-learn
GitHub
Компьютерное зрение Лицо + «живость» Распознавание и защита от подделок для банков.

Распознавание лиц с проверкой «живости»

Система распознавания лиц и защиты от подделок в реальном времени для финтех-приложений, повышающая безопасность удалённой банковской идентификации.

  • Python
  • OpenCV
  • Dlib
  • FaceNet
GitHub
Другие репозитории
  • Parliament Resource Planning – SSO Integration — Implemented Single Sign-On authentication for PRP system, enabling secure unified access across parliamentary resource modules.
  • MoneyGram SOAP API Integration — TODO: verify scope/details — inferred only from the repo name. Integrated a SOAP-based API with MoneyGram remittance services as part of banking platform work.
  • COM S 572 – Machine Learning Project — Implemented and evaluated ML algorithms for natural language processing tasks. Later extended for LLM experiments and paper publication.
  • Othello AI Agent — Developed an intelligent Othello game-playing agent using adversarial search algorithms and heuristic evaluation functions.
  • Mancala Game Simulation — Created a Mancala game engine with an AI opponent using minimax and heuristic strategies.
  • Ray Tracing Renderer — Built a ray tracing engine from scratch to render 3D scenes with reflection, refraction, and shading.
  • Nachos – Instructional Operating System — Extended the Nachos instructional OS to implement thread scheduling, virtual memory, and file system operations.
  • Channel Equalization for Wireless Communication — Implemented and tested channel equalization algorithms to improve signal quality in noisy communication environments.

## Преподавание

Разрабатывать курсы. Учить на практике.

Ассистент преподавателя на факультете компьютерных наук Университета штата Айова: разработка курсов, введение в программирование и искусственный интеллект.

## Статьи

Исследовательские заметки и инженерные разборы

Сами статьи написаны на английском.

1 мая 2026 г.

What I Want This Blog to Become

Academic papers are necessarily compressed. They describe the method, the evaluation, and the result, but they often leave out the messy middle: why a test design chan...

Все статьи →

## Контакты

Давайте общаться.

Быстрее всего со мной можно связаться по почте.