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La liste des bourses Meta PhD 2023 est publiée : plus d'un tiers sont des universitaires chinois
La liste des bourses Meta PhD 2023 est publiée : plus d'un tiers sont des universitaires chinois
Tout à l'heure, Meta a annoncé la liste des bourses de doctorat 2023.
Les bourses Meta PhD sont conçues pour récompenser les recherches de pointe menées par des doctorants dans des disciplines telles que l'informatique, l'ingénierie et les sciences du comportement. Le gagnant recevra l'intégralité des frais de scolarité et des frais pour deux années universitaires ainsi qu'une allocation de 42 000 $.
En plus de prix généreux, les gagnants auront également de nombreuses occasions d'interagir avec des chercheurs Meta pour mieux comprendre la recherche de l'industrie et approfondir leurs propres recherches.
Les bourses Meta PhD en sont à leur 12e année et ont soutenu plus de 200 doctorants à travers le monde. Cette année, le comité d'organisation a reçu plus de 3 200 candidatures provenant de plus de 100 universités à travers le monde et a sélectionné 21 lauréats issus de 12 universités, dont plus d'un tiers étaient des doctorants chinois.
Voici la liste des doctorants chinois qui ont remporté ce prix :
Co-conception logicielle et matérielle du système d'intelligence artificielle
Mark Zhao (Université de Stanford)
Mark Zhao est diplômé de Cornell Diplômé d'une licence. Il est actuellement doctorant en génie électrique à l'Université de Stanford, sous la direction de Christos Kozyrakis. Ses intérêts de recherche portent sur la co-conception de systèmes et d'architectures informatiques pour améliorer l'évolutivité et l'efficacité des applications à l'échelle des centres de données telles que l'apprentissage automatique. Il travaille actuellement sur des systèmes de stockage et d'ingestion de données pour gérer les données de formation dans des pipelines d'apprentissage automatique à l'échelle industrielle.
Statistiques appliquées
Victoria Lin (Université Carnegie Mellon)
Victoria Lin est diplômée d'un baccalauréat de l'Université Harvard et est maintenant doctorante au Département de statistiques et d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie Mellon. , menant des recherches sous la direction de Louis-Philippe Morency et Edward Kennedy. Ses recherches portent sur le développement de méthodes d’inférence causale pour permettre un apprentissage automatique transparent et basé sur des principes dans des environnements de données modernes. Elle s’intéresse également à l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour mieux faciliter l’estimation d’effets causals complexes et de contrefactuels.
AR/VR Computer Graphics
Yiling Qiao (Université du Maryland, College Park)
Yiling Qiao est diplômée d'un baccalauréat de l'Université de l'Académie chinoise des sciences et est maintenant en quatrième année de doctorat. étudiant à l'Université du Maryland, College Park, dirigé par le professeur Ming Lin. Ses intérêts de recherche portent sur les simulations basées sur la physique. Il mène des recherches sur la simulation différentiable et ses applications en réalité virtuelle/réalité augmentée, graphisme, robotique, etc. Avant cela, il a obtenu une licence en informatique et une licence en mathématiques de l'Université de l'Académie chinoise des sciences et a mené des recherches sur l'analyse de forme. Tout en poursuivant son doctorat, il a effectué un stage chez Intel Labs, Meta Reality Labs et NVIDIA.
AR/VR Human Understanding
Jinkun Cao (Carnegie Mellon University)
Jinkun Cao est diplômé de l'Université Jiao Tong de Shanghai avec un baccalauréat et est maintenant titulaire d'un doctorat en robotique. Étudiants de troisième année de l'Université Carnegie Mellon. Ses recherches portent sur l'analyse, la modélisation et la synthèse du mouvement humain dans les vidéos. Les applications vont du suivi d'objets à la synthèse de mouvements de personnages humains.
Interaction homme-machine AR/VR
Yue Jiang (Université Aalto)
Yue Jiang est diplômé de l'Université de Toronto au Canada avec un baccalauréat et une maîtrise de l'Université du Maryland, College Park aux États-Unis. Il poursuit actuellement un doctorat sous la direction des professeurs Antti Oulasvirta et Vikas Garg de. Université Aalto et Centre finlandais d'intelligence artificielle en Finlande. Ses recherches portent sur l'application de méthodes informatiques aux interfaces utilisateur adaptatives. Elle a également travaillé en étroite collaboration avec le professeur Wolfgang Stuerzlinger de l'Université Simon Fraser au Canada et le professeur Christof Lutteroth de l'Université de Bath au Royaume-Uni pour mener une série de recherches sur le projet de configuration d'interface graphique adaptative OR-Constraint (ORC).
AR/VR sans fil
Shuaifeng Jiang (Arizona State University)
Shuaifeng Jiang est doctorant au Wireless Intelligence Laboratory de l'Arizona State University. Ses intérêts de recherche actuels se concentrent sur les communications sans fil. et transmission, systèmes à ondes millimétriques et MIMO massifs, apprentissage automatique. Il est diplômé de l'Université du Sud-Est avec un baccalauréat et une maîtrise de l'Institut de technologie de Tokyo.
AR Audio
Dawei Liang (Université du Texas à Austin)
Dawei Liang est doctorant en génie électrique et informatique à l'Université du Texas à Austin, dédié à la recherche sur l'informatique portable , audio L'intersection de la reconnaissance et de l'IA centrée sur l'humain. Ses recherches visent à permettre aux appareils portables intelligents tels que les montres intelligentes de mieux détecter et aider les gens dans le monde réel. Compte tenu du succès généralisé des capteurs de mouvement intégrés dans la compréhension humaine automatisée, il explore le potentiel de conversion des microphones des appareils portables en capteurs robustes de comportement des utilisateurs. Il a reçu le prix ACM ISWC 2022 Best Paper Honorable Mention Award. « Sécurité et confidentialité » digne de confiance et sécurisé. Se concentre actuellement sur l'apprentissage automatique préservant la confidentialité et l'informatique sécurisée pour améliorer les systèmes d'apprentissage automatique. Il est titulaire d'un diplôme de premier cycle de l'Université de Toronto et est un critique fréquent lors de conférences sur l'apprentissage automatique, remportant le prix du critique exceptionnel à l'ICML 2022.
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Le papier Stable Diffusion 3 est enfin publié, et les détails architecturaux sont révélés. Cela aidera-t-il à reproduire Sora ?
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.
Prix papier ICCV'23 'Combat des Dieux' ! Meta Divide Everything et ControlNet ont été sélectionnés conjointement, et un autre article a surpris les juges.
Oct 04, 2023 pm 08:37 PM
ICCV2023, la plus grande conférence sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Paris, en France, vient de se terminer ! Le prix du meilleur article de cette année est simplement un « combat entre dieux ». Par exemple, les deux articles qui ont remporté le prix du meilleur article incluaient ControlNet, un travail qui a bouleversé le domaine de l'IA graphique vincentienne. Depuis qu'il est open source, ControlNet a reçu 24 000 étoiles sur GitHub. Qu'il s'agisse des modèles de diffusion ou de l'ensemble du domaine de la vision par ordinateur, le prix de cet article est bien mérité. La mention honorable du prix du meilleur article a été décernée à un autre article tout aussi célèbre, le modèle SAM « Séparez tout » de Meta. Depuis son lancement, « Segment Everything » est devenu la « référence » pour divers modèles d'IA de segmentation d'images, y compris ceux venus de derrière.
NeRF et le passé et le présent de la conduite autonome, résumé de près de 10 articles !
Nov 14, 2023 pm 03:09 PM
Depuis que Neural Radiance Fields a été proposé en 2020, le nombre d'articles connexes a augmenté de façon exponentielle. Il est non seulement devenu une branche importante de la reconstruction tridimensionnelle, mais est également progressivement devenu actif à la frontière de la recherche en tant qu'outil important pour la conduite autonome. . NeRF a soudainement émergé au cours des deux dernières années, principalement parce qu'il ignore l'extraction et la mise en correspondance des points caractéristiques, la géométrie et la triangulation épipolaires, le PnP plus l'ajustement du faisceau et d'autres étapes du pipeline de reconstruction CV traditionnel, et ignore même la reconstruction du maillage, la cartographie et le traçage de la lumière. , directement à partir de la 2D L'image d'entrée est utilisée pour apprendre un champ de rayonnement, puis une image rendue qui se rapproche d'une photo réelle est sortie du champ de rayonnement. En d’autres termes, supposons qu’un modèle tridimensionnel implicite basé sur un réseau neuronal s’adapte à la perspective spécifiée.
Les illustrations papier peuvent également être générées automatiquement, en utilisant le modèle de diffusion, et sont également acceptées par l'ICLR.
Jun 27, 2023 pm 05:46 PM
L'IA générative a pris d'assaut la communauté de l'intelligence artificielle. Les particuliers et les entreprises ont commencé à s'intéresser à la création d'applications de conversion modale associées, telles que les images Vincent, les vidéos Vincent, la musique Vincent, etc. Récemment, plusieurs chercheurs d'institutions de recherche scientifique telles que ServiceNow Research et LIVIA ont tenté de générer des graphiques dans des articles basés sur des descriptions textuelles. À cette fin, ils ont proposé une nouvelle méthode de FigGen, et l’article correspondant a également été inclus dans ICLR2023 sous le nom de TinyPaper. Adresse du document illustré : https://arxiv.org/pdf/2306.00800.pdf Certaines personnes peuvent se demander : pourquoi est-il si difficile de générer les graphiques dans le document ? En quoi cela aide-t-il la recherche scientifique ?
Les captures d'écran du chat révèlent les règles cachées de l'examen de l'IA ! AAAI 3000 yuans, c'est fort accepté ?
Apr 12, 2023 am 08:34 AM
Alors que la date limite de soumission des articles pour l'AAAI 2023 approchait, une capture d'écran d'une discussion anonyme dans le groupe de soumission d'IA est soudainement apparue sur Zhihu. L'un d'eux a affirmé qu'il pouvait fournir un service « 3 000 yuans par acceptation forte ». Dès que la nouvelle est sortie, elle a immédiatement suscité l’indignation du public parmi les internautes. Cependant, ne vous précipitez pas encore. Le patron de Zhihu, "Fine Tuning", a déclaré qu'il s'agissait probablement simplement d'un "plaisir verbal". Selon "Fine Tuning", les salutations et les délits de gangs sont des problèmes inévitables dans tous les domaines. Avec l'essor de l'openreview, les différents inconvénients du cmt sont devenus de plus en plus évidents. L'espace laissé aux petits cercles pour fonctionner deviendra plus petit à l'avenir, mais il y aura toujours de la place. Parce qu'il s'agit d'un problème personnel, pas d'un problème avec le système et le mécanisme de soumission. Présentation de l'open r
Classement CVPR 2023 publié, le taux d'acceptation est de 25,78% ! 2 360 articles ont été acceptés et le nombre de soumissions a grimpé à 9 155
Apr 13, 2023 am 09:37 AM
Tout à l'heure, le CVPR 2023 a publié un article disant : Cette année, nous avons reçu un nombre record de 9 155 articles (12 % de plus que le CVPR2022) et accepté 2 360 articles, avec un taux d'acceptation de 25,78 %. Selon les statistiques, le nombre de soumissions au CVPR n'a augmenté que de 1 724 à 2 145 au cours des 7 années allant de 2010 à 2016. Après 2017, il a grimpé en flèche et est entré dans une période de croissance rapide. En 2019, il a dépassé les 5 000 pour la première fois, et en 2022, le nombre de candidatures avait atteint 8 161. Comme vous pouvez le constater, un total de 9 155 articles ont été soumis cette année, ce qui constitue un record. Une fois l’épidémie atténuée, le sommet CVPR de cette année se tiendra au Canada. Cette année, il s'agira d'une conférence à voie unique et la traditionnelle sélection orale sera annulée. recherche Google
L'équipe chinoise a remporté les prix du meilleur article et du meilleur article système, et les résultats de la recherche CoRL ont été annoncés.
Nov 10, 2023 pm 02:21 PM
Depuis sa première tenue en 2017, CoRL est devenue l'une des conférences universitaires les plus importantes au monde à l'intersection de la robotique et de l'apprentissage automatique. CoRL est une conférence à thème unique pour la recherche sur l'apprentissage des robots, couvrant plusieurs sujets tels que la robotique, l'apprentissage automatique et le contrôle, y compris la théorie et l'application. La conférence CoRL 2023 se tiendra à Atlanta, aux États-Unis, du 6 au 9 novembre. Selon les données officielles, 199 articles provenant de 25 pays ont été sélectionnés pour CoRL cette année. Les sujets populaires incluent les opérations, l’apprentissage par renforcement, etc. Bien que CoRL soit à plus petite échelle que les grandes conférences universitaires sur l'IA telles que l'AAAI et le CVPR, à mesure que la popularité de concepts tels que les grands modèles, l'intelligence incarnée et les robots humanoïdes augmente cette année, des recherches pertinentes dignes d'attention seront également
Le nouveau papier brûlant de Microsoft : Transformer s'étend à 1 milliard de jetons
Jul 22, 2023 pm 03:34 PM
Alors que chacun continue de mettre à niveau et d'itérer ses propres grands modèles, la capacité du LLM (grand modèle de langage) à traiter les fenêtres contextuelles est également devenue un indicateur d'évaluation important. Par exemple, le modèle vedette GPT-4 prend en charge 32 000 jetons, ce qui équivaut à 50 pages de texte ; Anthropic, fondée par un ancien membre d'OpenAI, a augmenté les capacités de traitement des jetons de Claude à 100 000, soit environ 75 000 mots, soit environ équivalent à résumer "Harry Potter" en un clic 》Première partie. Dans les dernières recherches de Microsoft, ils ont cette fois directement étendu Transformer à 1 milliard de jetons. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour modéliser des séquences très longues, comme par exemple traiter un corpus entier ou même l'ensemble d'Internet comme une seule séquence. A titre de comparaison, commun
