[ML 博士/实习生招生] 加州河滨 (UC Riverside) CS/ECE - 25 Fall - Yinglun Zhu

Yinglun Zhu (https://yinglunz.com/) 博士目前就职于加州大学河滨分校（University of California, Riverside), 在ECE和CSE系担任助理教授。实验室的主要研究方向为Machine Learning, Reinforcement Learning, LLM和MLSys. 实验室计划在2025 Fall招收多名博士生 (全额奖学金; 之后每年也会继续招生)，以及多名实习生/访问学者 (可随时开始). 如感兴趣，请仔细阅读 https://yinglunz.com/ 上的申请流程并提交申请。


研究课题：Machine learning and reinforcement learning, with an emphasis on developing efficient and reliable learning algorithms and systems for large-scale, multimodal problems. Including but not limited to the following directions:

• LLM-powered learning and decision making/RL agents
• Efficient training and inference algorithms and systems
• (Multimodal) Data selection, distillation, and generation
• AI safety and alignment (e.g., using reinforcement learning)
• Foundations of learning algorithms and foundation models

导师简介
Prof. Yinglun Zhu (https://yinglunz.com/) 于2023年在威斯康星大学麦迪逊分校 (UW–Madison) 计算机系取得PhD学位，师从机器学习领域杰出教授Robert Nowak. Yinglun的主要研究方向为Machine Learning, Reinforcement Learning, LLM和MLSys, 特别是如何在大规模，多模态问题上建立高效且可靠的机器学习算法和系统。Yinglun在机器学习顶级会议 (e.g., ICML, NeurIPS) 发表10余篇文章，并且与业界 (e.g., Microsoft Research NYC) 有着紧密的合作。Yinglun的研究被整合到具有影响力的Machine Learning Libraries (e.g., Vowpal Wabbit) 以及商业产品中。


招生&要求
- 具有CS/ECE/Math/Stat/Physics等相关专业背景者优先考虑
- 编程能力突出或有过系统编程经验优先考虑
- 热爱科研工作，富有责任心，良好的沟通能力、敬业精神和团队协作精神
- 已有论文发表优先考虑，特别是领域内顶级会议 (e.g., 包含在csrankings.org上的会议)


学校&城市
加州大学河滨分校 (University of California, Riverside) 是世界一流综合性研究型大学美国著名公立大学被誉为公立常春藤是美国大学协 (Association of American Universities) 、环太平洋大学联盟、国际公立大学论坛成员之一其中工程学院正在大力支持和推进机器学习、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人等相关方向的研究。目前计算机系在CSRanking中总体排名28 (https://csrankings.org/#/index?all&us). 校园坐落于温暖的加州河滨市，地理位置非常优越，距离洛杉矶和尔湾大约一小时车程，距离圣地亚哥大约两小时车程。这里整体气候温和四季宜人，有着丰富的娱乐生活和自然景观，生活成本相对较低，同时学校靠近加州许多公司 (实习和就业优势). 同时因为邻近洛杉矶可以享受到各种方便的娱乐活动 (各种主题公园、国家公园、滑雪场、好莱坞甚至亚洲夜市小吃街) 中超等，也是大自然爱好者的天堂。向西方向开车一小时尔湾海滩 (游泳冲浪划船钓鱼), 向北开车一小时Big Bear Mountain (冬天可滑雪夏天可露营), 向东开一个小时体验沙漠风情 (攀岩吉普越野沙漠温泉).