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Die Liste der Meta-Doktorandenstipendien 2023 wird veröffentlicht: Mehr als ein Drittel sind chinesische Wissenschaftler
Die Liste der Meta-Doktorandenstipendien 2023 wird veröffentlicht: Mehr als ein Drittel sind chinesische Wissenschaftler
Gerade hat Meta die Liste der Doktorandenstipendien für 2023 bekannt gegeben.
Meta-PhD-Stipendien sollen Spitzenforschung von Doktoranden in Disziplinen wie Informatik, Ingenieurwesen und Verhaltenswissenschaften belohnen. Der Gewinner erhält die vollen Studiengebühren und Studiengebühren für zwei Studienjahre sowie ein Stipendium in Höhe von 42.000 US-Dollar.
Neben großzügigen Preisen haben die Gewinner auch viele Möglichkeiten, mit Meta-Forschern zu interagieren, um die Branchenforschung besser zu verstehen und ihre eigene Forschung zu vertiefen.
Meta PhD Fellowships befinden sich bereits im 12. Jahr und haben mehr als 200 Doktoranden auf der ganzen Welt unterstützt. In diesem Jahr erhielt das Organisationskomitee mehr als 3.200 Bewerbungen von mehr als 100 Universitäten aus der ganzen Welt und wählte 21 Gewinner von 12 Universitäten aus, von denen mehr als ein Drittel chinesische Doktoranden waren.
Das Folgende ist die Liste der chinesischen Doktoranden, die diesen Preis gewonnen haben:
Co-Design von Software und Hardware für künstliche Intelligenzsysteme
Mark Zhao (Stanford University)
Mark Zhao hat seinen Abschluss an der Cornell gemacht Universität mit einem Bachelor-Abschluss. Derzeit ist er Doktorand in Elektrotechnik an der Stanford University unter der Leitung von Christos Kozyrakis. Seine Forschungsinteressen liegen im Co-Design von Computersystemen und -architekturen zur Verbesserung der Skalierbarkeit und Effizienz von Anwendungen im Rechenzentrumsmaßstab wie maschinellem Lernen. Derzeit arbeitet er an Datenspeicher- und Aufnahmesystemen zur Verwaltung von Trainingsdaten in Pipelines für maschinelles Lernen im industriellen Maßstab. Victoria Lin (Carnegie Mellon University) Er forschte unter der Leitung von Louis-Philippe Morency und Edward Kennedy. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung kausaler Inferenzmethoden, um prinzipienbasiertes und transparentes maschinelles Lernen in modernen Datenumgebungen zu ermöglichen. Sie interessiert sich auch für den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens, um die Abschätzung komplexer Kausaleffekte und kontrafaktischer Zusammenhänge besser zu erleichtern.
AR/VR-Computergrafik
Yiling Qiao schloss ihr Studium an der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften mit einem Bachelor ab und promoviert nun im vierten Jahr Student an der University of Maryland, College Park, unter der Leitung von Ming Lin Professor. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf physikbasierten Simulationen. Er erforscht differenzierbare Simulationen und ihre Anwendungen in der virtuellen Realität/erweiterten Realität, Grafik, Robotik usw. Zuvor erwarb er einen Bachelor-Abschluss in Informatik und einen Bachelor-Abschluss in Mathematik von der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und führte einige Forschungen zur Formanalyse durch. Während seiner Doktorarbeit absolvierte er Praktika bei Intel Labs, Meta Reality Labs und NVIDIA.
AR/VR Human Understanding
Jinkun Cao (Carnegie Mellon University)
Jinkun Cao schloss sein Studium an der Shanghai Jiao Tong University mit einem Bachelor ab und ist jetzt Ph.D. in Robotik Schüler der dritten Klasse der Carnegie Mellon University. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Analyse, Modellierung und Synthese menschlicher Bewegungen in Videos. Die Anwendungen reichen von der Objektverfolgung bis zur Bewegungssynthese menschlicher Charaktere.
AR/VR Mensch-Computer-Interaktion
Yue Jiang (Aalto-Universität)
Yue Jiang schloss sein Studium an der University of Toronto in Kanada mit einem Bachelor-Abschluss und einem Master-Abschluss an der University of Maryland, College Park in den Vereinigten Staaten ab. Er promoviert derzeit unter der Leitung der Professoren Antti Oulasvirta und Vikas Garg Aalto-Universität und das finnische Zentrum für künstliche Intelligenz in Finnland. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf der Anwendung rechnerischer Methoden auf adaptive Benutzeroberflächen. Sie arbeitete außerdem eng mit Professor Wolfgang Stuerzlinger von der Simon Fraser University in Kanada und Professor Christof Lutteroth von der University of Bath im Vereinigten Königreich zusammen, um eine Reihe von Forschungsarbeiten zum adaptiven GUI-Layoutprojekt OR-Constraint (ORC) durchzuführen.
Wireless AR/VR
Shuaifeng Jiang (Arizona State University)
Shuaifeng Jiang ist Doktorand am Wireless Intelligence Laboratory der Arizona State University. Seine aktuellen Forschungsinteressen konzentrieren sich auf drahtlose Kommunikation und Übertragung. Millimeterwellen- und Massive-MIMO-Systeme, maschinelles Lernen. Er schloss sein Studium an der Southeast University mit einem Bachelor-Abschluss und einen Master-Abschluss am Tokyo Institute of Technology ab.
AR Audio
Dawei Liang (University of Texas at Austin)
Dawei Liang ist Doktorand in Elektro- und Computertechnik an der University of Texas at Austin und widmet sich der Erforschung von Wearable Computing , Audio Die Schnittstelle zwischen Erkennung und menschenzentrierter KI. Seine Forschung zielt darauf ab, intelligente tragbare Geräte wie Smartwatches in die Lage zu versetzen, Menschen in der realen Welt besser wahrzunehmen und ihnen zu helfen. Angesichts des weit verbreiteten Erfolgs eingebetteter Bewegungssensoren beim automatisierten menschlichen Verständnis untersucht er das Potenzial der Umwandlung von Mikrofonen auf tragbaren Geräten in robuste Benutzerverhaltenssensoren. Er erhielt den ACM ISWC 2022 Best Paper Honourable Mention Award.
Sicherheit und Datenschutz
Xuechen Li (Stanford University)
vertrauenswürdig und sicher. Derzeit liegt der Schwerpunkt auf datenschutzschonendem maschinellem Lernen und sicherem Computing zur Verbesserung maschineller Lernsysteme. Er hat einen Bachelor-Abschluss der University of Toronto und fungiert häufig als Gutachter für Konferenzen zum Thema maschinelles Lernen. Er gewann den Outstanding Reviewer Award beim ICML 2022.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Liste der Meta-Doktorandenstipendien 2023 wird veröffentlicht: Mehr als ein Drittel sind chinesische Wissenschaftler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Das Stable Diffusion 3-Papier wird endlich veröffentlicht und die architektonischen Details werden enthüllt. Wird es helfen, Sora zu reproduzieren?
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird
ICCV'23-Papierpreis „Fighting of Gods'! Meta Divide Everything und ControlNet wurden gemeinsam ausgewählt, und es gab einen weiteren Artikel, der die Jury überraschte
Oct 04, 2023 pm 08:37 PM
ICCV2023, die Top-Computer-Vision-Konferenz in Paris, Frankreich, ist gerade zu Ende gegangen! Der diesjährige Preis für das beste Papier ist einfach ein „Kampf zwischen Göttern“. Zu den beiden Arbeiten, die den Best Paper Award gewannen, gehörte beispielsweise ControlNet, eine Arbeit, die das Gebiet der vinzentinischen Graphen-KI untergrub. Seitdem ControlNet als Open-Source-Lösung verfügbar ist, hat es auf GitHub 24.000 Sterne erhalten. Ob es sich um Diffusionsmodelle oder den gesamten Bereich der Computer Vision handelt, die Auszeichnung für dieses Papier ist wohlverdient. Die lobende Erwähnung für die beste Arbeit ging an eine andere ebenso berühmte Arbeit, Metas „Separate Everything“ „Model SAM“. Seit seiner Einführung ist „Segment Everything“ zum „Benchmark“ für verschiedene Bildsegmentierungs-KI-Modelle geworden, auch für solche, die von hinten kamen.
NeRF und die Vergangenheit und Gegenwart des autonomen Fahrens, eine Zusammenfassung von fast 10 Artikeln!
Nov 14, 2023 pm 03:09 PM
Seit Neural Radiance Fields im Jahr 2020 vorgeschlagen wurde, hat die Zahl verwandter Arbeiten exponentiell zugenommen. Es hat sich nicht nur zu einem wichtigen Zweig der dreidimensionalen Rekonstruktion entwickelt, sondern ist auch allmählich an der Forschungsgrenze als wichtiges Werkzeug für autonomes Fahren aktiv geworden . NeRF ist in den letzten zwei Jahren plötzlich aufgetaucht, hauptsächlich weil es die Merkmalspunktextraktion und -anpassung, die epipolare Geometrie und Triangulation, PnP plus Bündelanpassung und andere Schritte der traditionellen CV-Rekonstruktionspipeline und sogar die Netzrekonstruktion, Kartierung und Lichtverfolgung überspringt , direkt aus 2D Das Eingabebild wird verwendet, um ein Strahlungsfeld zu lernen, und dann wird aus dem Strahlungsfeld ein gerendertes Bild ausgegeben, das einem echten Foto nahekommt. Mit anderen Worten: Lassen Sie ein implizites dreidimensionales Modell, das auf einem neuronalen Netzwerk basiert, zur angegebenen Perspektive passen
Auch Papierillustrationen können mithilfe des Diffusionsmodells automatisch generiert werden und werden auch vom ICLR akzeptiert.
Jun 27, 2023 pm 05:46 PM
Generative KI hat die Community der künstlichen Intelligenz im Sturm erobert. Sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen sind daran interessiert, entsprechende modale Konvertierungsanwendungen wie Vincent-Bilder, Vincent-Videos, Vincent-Musik usw. zu erstellen. In jüngster Zeit haben mehrere Forscher von wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen wie ServiceNow Research und LIVIA versucht, Diagramme in Aufsätzen basierend auf Textbeschreibungen zu erstellen. Zu diesem Zweck schlugen sie eine neue Methode von FigGen vor, und das entsprechende Papier wurde auch als TinyPaper in ICLR2023 aufgenommen. Adresse des Bildpapiers: https://arxiv.org/pdf/2306.00800.pdf Manche Leute fragen sich vielleicht: Was ist so schwierig daran, die Diagramme im Papier zu erstellen? Wie hilft dies der wissenschaftlichen Forschung?
Chat-Screenshots enthüllen versteckte Regeln für KI-Rezensenten! AAAI 3000 Yuan ist stark zu akzeptieren?
Apr 12, 2023 am 08:34 AM
Gerade als die Einreichungsfrist für AAAI 2023-Papiere näher rückte, erschien plötzlich ein Screenshot eines anonymen Chats in der AI-Einreichungsgruppe auf Zhihu. Einer von ihnen behauptete, er könne „3.000 Yuan pro starkem Akzept“ anbieten. Sobald die Nachricht bekannt wurde, erregte sie sofort öffentliche Empörung unter den Internetnutzern. Aber beeilen Sie sich noch nicht. Zhihu-Chef „Fine Tuning“ sagte, dass dies höchstwahrscheinlich nur ein „verbales Vergnügen“ sei. Laut „Fine Tuning“ sind Begrüßungen und Bandenkriminalität in jedem Bereich unvermeidbare Probleme. Mit dem Aufkommen von OpenReview werden die verschiedenen Nachteile von cmt immer deutlicher. Der Spielraum für kleine Kreise wird in Zukunft kleiner, aber es wird immer Platz geben. Denn es handelt sich um ein persönliches Problem und nicht um ein Problem mit dem Einreichungssystem und -mechanismus. Wir stellen Open R vor
CVPR-Rangliste 2023 veröffentlicht, die Akzeptanzrate beträgt 25,78 %! 2.360 Beiträge wurden angenommen und die Zahl der Einreichungen stieg auf 9.155
Apr 13, 2023 am 09:37 AM
Gerade hat CVPR 2023 eine Erklärung herausgegeben, in der es heißt: In diesem Jahr haben wir eine Rekordzahl von 9.155 Beiträgen erhalten (ein Anstieg von 12 % gegenüber CVPR 2022) und 2.360 Beiträge angenommen, was einer Annahmequote von 25,78 % entspricht. Laut Statistik stieg die Zahl der Einreichungen beim CVPR in den sieben Jahren von 2010 bis 2016 lediglich von 1.724 auf 2.145. Nach 2017 stieg sie rasant an und trat in eine Phase rasanten Wachstums ein. Im Jahr 2019 überstieg sie erstmals die 5.000-Marke, und bis 2022 lag die Zahl der Einreichungen bei 8.161. Wie Sie sehen, wurden in diesem Jahr insgesamt 9.155 Beiträge eingereicht, was einen Rekord darstellt. Nachdem sich die Epidemie abgeschwächt hat, wird der diesjährige CVPR-Gipfel in Kanada stattfinden. In diesem Jahr wird das Format einer eingleisigen Konferenz übernommen und die traditionelle mündliche Auswahl entfällt. Google-Recherche
Das chinesische Team gewann die Auszeichnungen „Best Paper' und „Best System Paper' und die CoRL-Forschungsergebnisse wurden bekannt gegeben.
Nov 10, 2023 pm 02:21 PM
Seit ihrer ersten Veranstaltung im Jahr 2017 hat sich die CoRL zu einer der weltweit führenden akademischen Konferenzen an der Schnittstelle von Robotik und maschinellem Lernen entwickelt. CoRL ist eine themenspezifische Konferenz für Roboterlernforschung, die mehrere Themen wie Robotik, maschinelles Lernen und Steuerung, einschließlich Theorie und Anwendung, abdeckt. Die CoRL-Konferenz 2023 findet vom 6. bis 9. November in Atlanta, USA, statt. Nach offiziellen Angaben wurden in diesem Jahr 199 Arbeiten aus 25 Ländern für CoRL ausgewählt. Beliebte Themen sind Operationen, Reinforcement Learning und mehr. Obwohl CoRL von kleinerem Umfang ist als große akademische KI-Konferenzen wie AAAI und CVPR, wird die Beliebtheit von Konzepten wie großen Modellen, verkörperter Intelligenz und humanoiden Robotern in diesem Jahr zunehmen, aber auch relevante Forschung verdient Aufmerksamkeit
Microsofts neues heißes Papier: Transformer expandiert auf 1 Milliarde Token
Jul 22, 2023 pm 03:34 PM
Da jeder seine eigenen großen Modelle weiter aktualisiert und iteriert, ist auch die Fähigkeit von LLM (großes Sprachmodell), Kontextfenster zu verarbeiten, zu einem wichtigen Bewertungsindikator geworden. Beispielsweise unterstützt das Star-Modell GPT-4 32.000 Token, was 50 Textseiten entspricht. Anthropic wurde von einem ehemaligen Mitglied von OpenAI gegründet und hat die Token-Verarbeitungsfähigkeiten von Claude auf 100.000 erhöht, was ungefähr 75.000 Wörtern entspricht entspricht der Zusammenfassung von „Harry Potter“ mit einem Klick 》Teil Eins. In der neuesten Studie von Microsoft wurde Transformer dieses Mal direkt auf 1 Milliarde Token erweitert. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur Modellierung sehr langer Sequenzen, beispielsweise die Behandlung eines gesamten Korpus oder sogar des gesamten Internets als eine Sequenz. Zum Vergleich: üblich
