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香港科技大学（广州）
香港科技大学是亚洲乃至全球领先的研究学府之一，并被认为是世界上发展最快的大学之一，在 2023年，位列 QS 世界大学排名第 40 位和泰晤士高等教育世界年轻大学排名第2位。香港科技大学（广州）重点发展交叉学科，以与清水湾校区相互补足。课程设计将围绕信息、功能、系统、社会四个枢纽定位，研究范畴涵盖数据科学、机器人与自动化系统、人工智能、先进材料等新兴和前沿领域。在保证两个校区地位平等，学位证、学生待遇一致的前提下，广州校园政策更加灵活。校园位于广州南沙，生活成本低、便利舒适，交通便捷，气候宜人。为培养学生在全球化竞争中成为跨文化的领导者，港科大(广州)以英语为基本工作语言和教学语言。
导师简介
Dr. Zeke Xie is an Assistant Professor jointly appointed by DSA Thrust and AI Thrust, HKUST (Guangzhou). I am leading Xie Lab (for Machine Learning Foundations) that generally interested in understanding and solving fundamental issues of modern AI. The current research projects mainly focus on (but not limited) foundations of machine learning and generative AI.
Previously, I was a researcher at Baidu Research and responsible for large models and AIGC research. I obtained Ph.D. and M.E. both from The University of Tokyo. I was fortunate to be advised by Prof. Masashi Sugiyama, Director of RIKEN AIP and Prof. Issei Sato. I was also affiliated with RIKEN AIP during the Ph.D. study. Before that, I obtained Bachelor of Science from University of Science and Technology of China.
I mainly publish papers on three top ML conferences, including ICML, NeurIPS, and ICLR, as well as other decent AI conferences/ journals. I also regularly serve as a reviewer/PC for ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, TPAMI, Neural Computation, TNNLS, etc. I wrote a number of popular science articles and tech blogs.
I am glad to share my thoughts and communicate with more than 200k followers who are interested in my articles/blogs.
个人主页：
https://sites.google.com/view/zeke-xie
研究方向
1. Foundations of Machine Learning: e.g. optimization, generalization, representation, and data-centric AI.
2. Understanding and expanding the capabilities of Generative AI: e.g. Diffusion Models, AI Alignment, and Generative AI4Science.
招生信息
谢泽柯博士双聘于香港科技大学（广州）数据科学与分析学域（DSA Thrust）和人工智能学域（AI Thrust），通过两个学域长期招收若干博士生、博士后、研究助理。博士生可以获得15000元/月的奖学金。博士后和研究助理可获得有竞争力的薪资。
招生要求
1. 达到学校统一评审的岗位申请要求，请参考HKUST（Guangzhou）的官方申请网站；
2. 具备计算机、统计、数学、物理等相关教育背景；
3. 具备良好的数学功底或编程能力；
4. 能享受学术的过程（而不仅仅是成果），勇敢面对学术的挑战。这很重要，学术本身该是快乐的事，但不会一帆风顺；
5. 能珍惜学术的机会。这也很重要，你应该追求你真的珍惜的东西；
6. 博士生申请者应完成过至少一个高质量的机器学习项目，并发表在机器学习顶会或顶刊；
7. 研究助理申请者一般是准备申请博士项目的Gap Year学生，具备机器学习研究能力；
8. 访问学生申请者一般是其他学校在读学生，应有和实验室课题密切相关的研究计划；
9. 博士后申请者应独立完成过多个高质量的机器学习项目，并发表在机器学习顶会或顶刊。
导师寄语
我曾指导多位学生完成机器学习三大顶会（ICML/ICLR/NeurIPS）从0到1的突破，可以为学生提供包括idea、实验设计、论文写作、职业规划在内的专业指导。我尤其欢迎那些能享受突破人类知识边界的学生，希望在实验室培养享受学术探索的氛围。
在我看来，对一位PhD来说，学术研究的过程至少是与学术成果同等重要的。学术成果是一位PhD诞生过程的产物，而不是原因。一个人本身的成长才是PhD的关键。
博士项目介绍
香港科技大学（广州），简称港科大（广州），位于广东省广州市南沙区。香港科技大学（广州）将采用与香港科技大学一致的学术标准与学术评价机制。按照香港学制，本科应届毕业生，四年直博，硕士应届毕业生，三年博士，论文答辩后获得香港科技大学博士学位（无任何额外标注）。具体完成时间视学习情况、科研进展而定。
申请者无需参加博士入学考试，按照香港科技大学（广州）要求申请入学。可以先以RA方式加入研究课题组，同时申请、准备博士入学。申请成功者，提供全额奖学金（1.5万人民币每月）。精致的学校设施和学生宿舍。
申请方式
申请者请直接发送简历、成绩单、代表性项目至 [email protected]，邮件主题为"[Year]-[Position]-[Name]-[Affiliation]"，例如24Fall-PhD-San Zhang-HKUSTGZ。
实验室会仔细评估所有申请者材料，若通过简历筛选，会在一个月内邮件通知面试。硕士项目请通过学校直接申请，红鸟硕士班6个月后可以选择导师。
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