존 틱스턴

코넬대학교 Ann S. Bowers 컴퓨팅정보과학대학의 컴퓨터과학 조교수입니다. 워싱턴대학교에서 박사학위를 받고 스탠퍼드 AI 랩에서 박사후연구원을 지낸 뒤 코넬에 합류했습니다.

연구

텍스트·이미지·음악·오디오를 가로지르는 생성 기술을 다루며, 특히 모델의 행동을 제어하거나 규제하는 방법에 관심을 둡니다. 대표 기여는 세 가지입니다.

첫째, 텍스트 생성을 위한 최초의 연속 확산 모델(Diffusion-LM 계열)입니다. 이산 토큰을 연속 공간에서 다루는 접근의 초기 작업입니다. 둘째, 언어모델용 강건한 워터마크입니다. 셋째, Anticipatory Music Transformer로, 음악 생성에서 조건부 제어를 다룹니다.

이 논문에서

Unlocking Lossless Speedups in LLMs via Discrete Diffusion에는 코넬 테크 소속으로 참여했습니다. 1저자 수밤 세카르 사후와는 확산 언어모델이라는 공통 배경을 공유합니다. 무손실 보장이 확률적 논증에 기대는 논문이라, 생성 모델의 제어·규제를 다뤄 온 이력이 검증 파트와 맞닿아 있습니다.