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博士招生 | 弗吉尼亚大学招收全奖博士生

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职位信息


弗吉尼亚大学计算机系Dr. Meng招收自然语言处理,大型语言模型,机器学习方向博士,2024春季,秋季入学,长期招生


研究方向


Dr. Meng的研究兴趣广泛涵盖自然语言处理(NLP) 与机器学习,特别是更好地理解,训练,以及应用大型语言模型,近期具体的方向包括(不限于)以下:

1.Efficient Language Modeling

  • Data Efficiency: Reduce the annotation costs in obtaining quality training data at scale

  • Architecture Efficiency: Scale the capacity of language models with affordable parameters (e.g., mixture-of-experts and sparse attention)

  • Compute Efficiency: Maintain the quality of language models with less compute (e.g., quantization)

  • Inference/Decoding Efficiency: Reduce the latency in text generation (e.g., early exit, parallel decoding)

2.Factual and Trustworthy Models

  • Retrieval augmented text generation with long contexts

  • Tool usages

  • Parametric memory and knowledge update

  • Model interpretation

3. Interdisciplinary Language Modeling

  • Multi-modal (e.g., vision, audio)

  • Language models for coding/programming

  • Application to specific domains (e.g., biomedical)


导师介绍




Yu Meng (孟瑜)


孟瑜,博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校(University of Illinois Urbana-Champaign),师从韩家炜 (Jiawei Han),目前在普林斯顿大学陈丹琦 (Danqi Chen) 组访问,将于2024年春季加入弗吉尼亚大学计算机系担任助理教授。研究方向为自然语言处理与机器学习,2021年-2023年获得谷歌博士研究生奖学金 (Google PhD Fellowship)。博士期间有30余篇论文发表于顶级国际会议,包括NeurIPS,ICML,ICLR,KDD,WWW,SIGIR,WSDM,ICDM,CIKM,ACL,EMNLP,NAACL,AAAI等,其中14篇为第一作者。曾在KDD,WWW,AAAI,ICDM,VLDB国际会议上发表8次Tutorial报告。曾在多家顶级公司研究院实习 (Google Research, Meta AI, Microsoft Research) 并保持广泛的合作与联系,实习成果COCO-LM曾被微软应用于众多产品中 (Bing Search, Office) 。在UVA组内拥有优秀的硬件资源 (H100 GPUs)。


其他要求:


  1. 招收2-3名博士生,提供全额奖学金 (RA/TA),多个硕士生 (优秀者提供RA),多个实习生 (in-person/remote)

  2. 优秀者会推荐和top university research labs学术交流访问,以及top公司实习和工作

  3. 会提供研究方向选择,方法技术细节,论文写作等多方面的指导

  4. 如果希望和我合作 (博士/硕士/实习申请),请填写表格,也欢迎邮件联系 ,但发邮件非必须,如果邮件联系请注明已填写表格。很抱歉不能一一回复,如果我认为你的申请和我的研究比较匹配,我会在申请季开始后与你取得联系

  5. 表格:

  6. https://forms.gle/8DCBEuVbTFw4ARm5A

  7. 如果申请博士/硕士请看UVA CS系招生说明:https://engineering.virginia.edu/departments/computer-science/cs-graduate-program

  8. 2024年度UVA工程学院 (包括CS系) 免除研究生申请费用

  9. 不需要GRE成绩。


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