科研招聘丨美国圣路易斯华盛顿大学招收NLP/LLM方向全奖博士/实习生(可远程)

文摘   2024-12-04 12:00   浙江  
学校简介
圣路易斯华盛顿大学,是一个地处美国中心地带的私立大学。每年吸引来自于125个国家的11,000位学子入学,其本科商学院排名世界前5,本科综合排名世界前15。是前10名获得美国本土联邦研究支持的大学,迄今已产生26名与诺贝尔奖相关的教授和学者。


圣路易斯华盛顿大学位列U.S. News美国最佳大学排名第24位;2023《华盛顿月刊》美国大学排名第27位;ARWU2022世界大学学术排名全球第27名;2023泰晤士高等教育世界大学排名第57位,QS世界大学排名第118位。


导师简介

黄老师PhD毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC) 计算机系韩家炜 (Jiawei Han) 教授组,并曾于华盛顿大学 (UW) NLP组进行访问,此前本科毕业于清华大学电子系。研究领域广泛涵盖LLM, NLP, Machine Learning。曾在博士期间获Microsoft Research PhD Fellowship。


个人主页:

https://teapot123.github.io/



招生简介

计划招收2-3名2025秋季入学的PhD学生(提供全额奖学金RA),以及多名实习生(year-round,不限开始时间,可远程)。


优先考虑有较强数理及编程基础或有相关科研经历的学生。组内有优秀硬件资源 (A100 GPUs) 供学生使用。



招生方向

实验室 (HINT-lab) 的研究方向主要涵盖大语言模型,自然语言处理及机器学习,近期主要关注的方向为:

1. Language Model Trustworthiness and Alignment

  • Improving language model factuality via knowledge integration, retrieval augmented generation, and long-context LLMs

  • Improving language model alignment including, reward modeling, preference optimization, model calibration, etc.

  • Continual learning and knowledge updating within language models

2. Language Model Reasoning

  • Enhancing language model reasoning ability with self-supervision methods

  • Incorporating symbolic reasoning and world knowledge in language models

3. Language Model Efficiency

  • Improving model efficiency in inference/training via parallel techniques

  • Improving data efficiency (low-resource setting) for model training with self-improving techniques

4. Cross-disciplinary NLP

  • Multi-modal language models (e.g., vision, audio, etc.)

  • Language models for specific domains (e.g., medical science and psychology)



申请方式

欢迎有意愿的同学填写下方表格,如果邮件联系 (jiaxinh@wustl.edu) 也请注明已经填写该表:

https://forms.gle/Fa2vPXhAVLtUYTtU9


25 Fall PhD申请者可参加信息宣讲会,参加任意department任意一场phd或master session可免除研究生申请费:

https://engineering.washu.edu/academics/graduate-admissions/recruitment-schedule.html


欢迎在此处提交申请,将我列为你感兴趣的导师:

https://cse.washu.edu/academics/graduate/PhD-in-Computer-Science-or-Computer-Engineering.html


申请截止日期为12月15日。



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