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

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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、国际知名的研究型大学（2022年排名在泰晤士高等教育世界大学排名中世界排名第21位，QS世界大学排名中排名第11位）。其电子计算机工程系（ECE）排名世界第14位（2021ARWU）。

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， ICLR 2篇， NeurIPS 2篇，ECCV 1篇， AAAI 2篇等，获得一次杰出论文，一次Oral, 一次SpotLight。

研究方向

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；

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；

Topic3: 探究与原始数据集各种表现高度一致的数据集压缩算法，例如压缩数据集能精准的用来调参数，做nas等和原始数据集上做的结果尽可能一致，来提升数据效率；

Topic4: 尝试用当下流行的一些大模型去做各种数据集压缩；

Topic%: 基于super model (例如ChatGPT等）去做一些有趣的研究；

TopicX: ……………

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

因科研需要，我们将招收一些研究实习生：

1. 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。

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。

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实习内推

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