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科研实习 | 新加坡国立大学尤洋老师课题组招收Data-centric AI/LLM科研实习生

帮你找学校的 AI求职
2024-08-23

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新加坡国立大学

新加坡国立大学(National University of Singapore)简称国大(NUS),是亚洲顶尖国际知名学府。截至2023年,新加坡国立大学在QS世界大学排名为世界第8名(亚洲第一)、泰晤士高等教育世界大学排名为世界第19名、世界大学学术排名为世界第71名、美国新闻与世界报导为世界第26名。


导师简介

尤洋是新加坡国立大学的校长青年教授和加州大学伯克利分校博士。他曾创造 ImageNet 和 BERT 训练速度的世界纪录。他的算法被用于谷歌,微软,英特尔,英伟达等巨头。他曾以一作获得了 IPDPS(0.8% 获奖率)和 ICPP(0.3% 获奖率)的最佳论文。他获得的奖项包括:清华大学优秀毕业生,北京市优秀毕业生,国家奖学金,清华大学数额最高的西贝尔奖学金,ACM-IEEE HPC Fellowship,Lotfi A. Zadeh Prize,ACM Doctoral Dissertation Award 候选人(81 名伯克利博士中选 2 人),福布斯 30 岁以下精英榜(亚洲),IEEE-CS 超算杰出新人奖。


实验室主页:

https://ai.comp.nus.edu.sg/


实验室成立两年左右,在计算机视觉和人工智能的顶会上发表CVPR 7篇,ICML 2篇,ICLR 2篇,ICCV 3篇,NeurIPS 5篇,ECCV 1篇,AAAI 2篇,获得2次杰出论文,一次Oral, 一次Spotlight。尤老师本人为第一作者或最后作者的最佳/杰出论文数暂时为6。

研究方向

以下灰色部分代表已经有同学在做了,黑色还有名额,下划线代表基本完结,但还是有空间可以做的。


Topic 1: 面向大规模数据的的数据集压缩算法的研究,主要是面对IN-1K和AIGC等数据的压缩,相关成果:

ICCV-2023: Dataset Quantization (https://arxiv.org/pdf/2308.10524.pdf)


Topic 2: 探究数据集压缩算法在除分类之外任务上,除图像之外的数据(例如video等)的应用,相关成果:

NeurIPS-2023: Does Graph Distillation See Like Vision Dataset Counterpart? (https://arxiv.org/pdf/2310.09192)


Topic 3: LLM高效训练优化器设计


Topic 4: 多模态数据集压缩和膨胀,相关成果:

NeurIPS-2023: Expanding small-scale datasets with guided imagination (https://arxiv.org/pdf/2211.13976.pdf)

arXiv: MLLMs-Augmented Visual-Language Representation Learning (https://arxiv.org/abs/2311.18765)


Topic 5: AI for Science, Medical Data Centric AI. 与MIT, Havard, Yale和Cornell等合作project,之前的组里的work:

arXiv: Boosting Unsupervised Contrastive Learning Using Diffusion-Based Data Augmentation From Scratch (https://arxiv.org/abs/2309.07909)


Topic 6: LLM训练数据集压缩,团队发表的首篇无损数据集压缩工作:

arXiv: Towards lossless dataset distillation via difficulty-aligned trajectory matching (https://arxiv.org/abs/2310.05773)


以上是我们近期在关注的一些topic,还有一些的想法就不一一列举出来。我们主要致力于 Resource-Efficient AI 算法研究,与之相关的课题我们都可以进行详细的讨论。

招生要求

1. 如果您是本科生,则需要扎实的基础知识,会有proposal或者代码测试;

2. 如果您是硕士生,希望候选人是以一作身份发表过ICLR, ICML, NIPS, CVPR, ICCV, ECCV会议,并且对Data-Centric AI感兴趣;

3. 如果您是博士生,则需要你的博士课题与我们研究有一定的关系,毕竟读博作出一个体系的工作出来可能影响力更大,对您本人也更好,其他要求与硕士生相同。

实习生成果展示

1. Yanqing Liu, Jianyang Gu, Kai Wang, Zheng Zhu, Wei Jiang, and Yang You 2023. DREAM: Efficient Dataset Distillation by Representative Matching. International Conference on Computer Vision (ICCV-2023). 本科大三期间完成

2. Beining Yang, Kai Wang, Qingyun Sun, Cheng Ji, Xingcheng Fu, Hao Tang, Yang You, and Jianxin Li 2023. Does Graph Distillation See Like Vision Dataset Counterpart? Thirty-Seventh Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS-2023). 硕士期间第一篇一作顶会

3. keep updating

申请方式

如果感兴趣并且符合上述要求的同学欢迎Email:e0823044@u.nus.edu,主题:xx生+姓名+Research Interns申请

同组其他课题

1. 探索推荐模型/CTR 模型在大批量下训练无损的优化器,进一步分析特征频率对优化的影响;

2. 对 LLM 进行 Hessian 分析,开发一个网络分析库以定量分析 GPT 模型的优化曲面性质;

3. 通过实验和理论分析 LLM 大批量训练的性质,并开放更适合大批量的优化器;

4. 通过实验和理论分析 LLM 训练中 Adam 成功的原因,并在此基础上开发新优化器(如引入二阶信息,梯度相关性等)。

招生要求

如果您是本科生,则需要强烈的读博动机,加上扎实的基础知识,会有面试或者代码测试。

申请方式

感兴趣并且符合上述要求的同学欢迎 Email: zangwei@u.nus.edu,主题:姓名+Research Interns申请。







实习内推

光明实验室媒体内容生成团队微软亚洲研究院工业创新中心上海人工智能实验室腾讯光子工作室群小红书智能创作音频组AMD北京算法团队中国电信总部大数据AI中心京东零售推荐算法团队创业黑马科技集团微信视觉团队小红书搜索团队VIVO影像算法研究部阿里通义实验室对话智能团队智源人工智能研究院微软亚洲研究院媒体计算组华为云小米自动驾驶团队字节跳动国际化短视频搜索团队京东广告研发部默沙东高阶分析团队浙江清华长三角研究院阿里通义实验室对话智能团队新加坡科技研究局A*STAR联想数字化转型部门腾讯优图实验室快手Y-tech部门中国科学院自动化研究所腾讯IEG光子工作室群微软亚洲研究院自然语言计算组粤港澳大湾区数字经济研究院好未来AI增长实验室腾讯混元大模型团队校招岗位小红书社区技术部百度搜索策略部相关性团队京东营销与商业化中心同花顺问财团队商汤科技小红书华为云算法创新Lab智源人工智能研究院阿里云PAI深度学习算法团队秘塔科技美柚研究院百度搜索策略部华为云算法创新Lab淘宝搜索算法团队百川智能IDEA数字经济研究院百度搜索策略部阿里达摩院视觉技术实验室地平线阿里巴巴淘天集团阿里达摩院对话智能团队百度文心一言团队京东零售内容算法部蚂蚁网商银行智能引擎团队腾讯AI Lab决策智能中心理想汽车智能座舱团队阿里通义实验室对话智能团队元象XVERSE蚂蚁集团算法数据技术团队腾讯游戏AI大语言模型团队秘塔科技社招岗位

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高校招生

清华大学机器学习与推理课题组北京大学网络信息处理实验室哥本哈根大学计算机系香港中文大学(深圳)孙启霖老师圣路易斯华盛顿大学王晨光老师北大光华管理学院彭一杰教授大湾区大学余梓彤老师纽约大学Pavel Izmailov老师圣路易斯华盛顿大学黄佳新老师南方科技大学魏鸿鑫老师佛罗里达大学方若谷教授香港城市大学赵翔宇老师北京大学孔桂兰老师新加坡科技设计大学段凌杰教授香港中文大学宋永健老师西蒙菲莎大学陈武阳老师宁波东方理工大学沈晓宇老师香港科技大学冯雁教授香港科技大学(广州)李昊昂老师鹏城实验室童倩倩老师悉尼大学Hesham El Gamal教授麦考瑞大学AIoT课题组加州大学河滨分校董悦老师西交利物浦大学颜宏盛副教授北京大学张文涛教授清华大学未来实验室人居组波士顿学院Prof. Donglai Wei华盛顿大学计算机系王晟老师香港科技大学(广州)骆昱宇老师伊利诺伊大学香槟分校张欢老师西湖大学机器智能实验室


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