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博士申请 | 西湖大学学习与推理系统实验室招收深度学习与优化方向博士生

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2024-08-23

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西湖大学

西湖大学工学院学习与推理系统实验室(Learning and INference Systems Laboratory,LINs Lab),专注于深度学习优化与泛化的理论研究,并致力于将理论结果应用于高效(efficiency)、可靠(robustness)的学习与推理系统的实现。实验室的主要研究方向/兴趣为: 1. 高效和可靠的(分布式)深度学习与推理算法和系统; 2. 深度学习基础理论,如深度学习的优化与泛化理论、训练动力学等。 


实验室主页:https://lins-lab.github.io/ 


实验室GitHub主页:https://github.com/lins-lab

导师简介

实验室负责人(PI)为林涛博士,于2022年11月入职西湖大学工学院,任特聘研究员、助理教授、博士生导师。林涛博士分别在浙江大学获得学士学位,在瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)获得博士学位。近5年相关研究成果达20余篇论文,主要发表于顶级机器学习会议ICML、NeurIPS、ICLR上。常年担任ICML、NeurIPS、ICLR、TPAMI等机器学习领域顶级会议和期刊的审稿人。根据谷歌学术统计,论文引用达2700余次(截至2023年10月),H指数20。

招生简介

PI欢迎申请者提前联系咨询和申请,并鼓励入选者基于实验室的研究模式和氛围、双方的共同研究兴趣、个人的未来规划等方面进行初步探索,如各种形式的科研交流及合作,以实现负责的双向选择。PS:我们还有多个2024年博士生名额,会*按需顺序*接触。


对于有志于在海内外攻读博士学位的在读同学,也欢迎以远程/带薪研究实习的形式加入团队。PI之前指导的多位学生已获得顶级CS名校的博士录取offer和知名企业的实习/工作offer,如CMU、ETH、EPFL、University of Toronto、Purdue University、HKU、Google、Oracle、ByteDance、Bloomberg等。

基本要求

1. 良好的沟通能力、团队协作精神;

2. 对深度学习的基础研究和应用有深厚兴趣,愿意独立思考,渴望做出高质量、有影响力的科研成果;

3. 为人诚实守信,对自己的研究产出负责,实验室对任何学术不端行为采取零容忍态度;

4. 良好的英文听说读写能力;

5. 足够的上进心及抗压能力(参考ICML/NeurIPS/ICLR submission due);

6. 扎实的编程基础,熟练掌握PyTorch;

7. 博士研究生的申请者需在其就职/入学前应取得学士及以上学位,并在数学或编程等方面具有突出能力。

岗位及申请要求

1. 深度学习的基本原理:本研究方向将

  • 剖析深度学习训练过程对模型优化、记忆、泛化的动态性能影响,研究深度学习的损失景观和训练动力学;

  • 研究模型的泛化误差分析理论、鲁棒性和稳定性理论,探索深度学习模型在开放部署环境的可靠性和稳定性,并在真实数据集上进行验证;

  • 研究预训练-微调范式的理论基础,发展新的泛化分析方法,指导深度学习模型和算法设计;

  • 针对Transformer网络、扩散网络、混合专家模型等特定模型,建立预训练和微调的高效优化理论和算法。

2. 面向时空异构数据的联邦学习:联邦学习作为面向隐私保护的分布式学习范式,提出以数据不动模型动的方式在端侧协同训练神经网络模型。然而,端侧异构分布的数据给联邦学习带来了严峻挑战。虽然最近涌现出的一系列研究在一定程度上缓解了该问题,但大部分工作只关注空间上的数据分布差异,忽略了会伴随着联邦学习进程而出现的时空异构数据。本研究方向将:

  • 针对联邦学习与推理系统所面临的真实挑战,探索涵盖时空异构数据的联邦学习理论框架;

  • 针对联邦学习在部署场景的分布偏移问题,探索数据分布偏移鲁棒的自适应个性化联邦学习算法;

  • 针对端侧海量流数据呈现的多源异质性、冗余性、多噪声性等挑战,探索面向时空异质的分布式流数据的深度学习理论与方法;

  • 探索多模态大模型时代下,端云大小模型的协同进化范式和理论。

3. 深度学习与系统:本研究方向将

  • 针对多模态LLM Agents的云上数据中心预训练、端侧低资源设备部署、端云协同进化等角度,进行算法;

  • 系统共同设计,构建分布式深度学习与推理系统。

工作待遇

实验室将为入选者提供稳定的工作环境与一流的研究平台,并根据兴趣与需求支持个人的职业发展:

1. 丰富的计算资源;

2. 纯粹的科研环境:实验室遵循国际顶级实验室的研究模式,以发高质量、有国际影响力的学术论文为导向;

3. 科研指导:

  • 假如入选者来自其他领域(如应用数学)或处于研究生涯的初始阶段,但对深度学习充满热情,能够自我驱动的持续学习,那么PI将提供很多具体的科研指导和扎实的科研训练,在初期一对一带领入选者入门;

  • 假如入选者在深度学习领域已有一定建树,那么PI将基于实验室与入选者个人的共同兴趣点,一起讨论研究大方向,并提供其他合作资源和有价值的研究讨论。

4. 科研交流与合作:实验室鼓励在团队成员之间、国内外相关学术团队(高校及企业)之间进行多方位多角度的科研交流及合作。提供参与线下顶级国际会议、暑期学校等学术交流活动的机会,鼓励博士生到国内外头部互联网公司进行实习和联合研究。

5. 对于工作表现优秀者,课题组将为其进一步深造或者工作提供支持。

申请方式

请将以下材料发送至 lins-lab.hr@westlake.edu.cn,并同时抄送至 lintao@westlake.edu.cn 邮箱;邮件标题请注明:“应聘[岗位名称]+[申请者姓名]”。对于符合要求并通过初审者,将会邮件通知安排面试。如有任何其他问题,欢迎邮件咨询(请同样付上材料)。招聘启事在岗位招满前有效。

1. 个人简历;

2. 代表性成果(如已发表/在投学术论文、项目报告、成绩单、GitHub主页等能证明申请者科研学习能力的材料)。







实习内推

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