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课题组介绍：
香港浸会大学可信机器学习和推理课题组 (TMLR Group) 由多名青年教授、博士后研究员、博士生、访问博士生和研究助理共同组成，课题组隶属于理学院计算机系。课题组专攻可信表征学习、基于因果推理的可信学习、可信基础模型等相关的算法，理论和系统设计以及在自然科学上的应用，具体研究方向和相关成果详见本组Github (https://github.com/tmlr-group)。课题组由政府科研基金以及工业界科研基金资助，如香港研究资助局杰出青年学者计划，国家自然科学基金面上项目和青年项目，以及微软、英伟达、百度、阿里、腾讯等企业的科研基金。青年教授和资深研究员手把手带，GPU计算资源充足，长期招收多名博士后研究员、博士生、研究助理和研究实习生。此外，本组也欢迎自费的访问博士后研究员、博士生和研究助理申请，访问至少3-6个月，支持远程访问。
导师简介：
韩波（https://bhanml.github.io/），香港浸会大学计算机系助理教授，领导TMLR研究组，同时兼任RIKEN人工智能项目梅峰访问科学家。他曾任 NeurIPS、ICML、ICLR、UAI 和 AISTATS 的领域主席，以及JMLR、MLJ、TMLR、JAIR 和 IEEE TNNLS 的行动编辑和编辑委员会成员。并获得 NeurIPS 优秀论文奖、ICLR 优秀领域主席和 IEEE TNNLS 优秀副主编。他博士毕业于悉尼科技大学（2019），并随后担任RIKEN AIP博士后研究员（2019-2020）和微软研究院客座研究员（2022）。他的研究涉及机器学习的诸多理论和实践领域，目前关注可信表示学习，可信学习中的因果推理和可信基础模型，以及这些方法在自然科学和交叉学科的应用。他的研究得到众多政府和业界资金支持，并获得众多奖项，包括三项政府级别（RGC CAREER，NSFC Young Scientist，RIKEN BAIHO）的研究奖项 ，和五项企业 （微软，英伟达，华为，腾讯，阿里巴巴）的研究奖项。
招生信息（可信大模型推理方向）：
想利用大模型探究自然科学问题，但苦于没有门路？
想发表机器学习顶会，但苦于没有 idea？对写作没信心？
想拿到博士录取offer，但苦于没有强力推荐信？
加入TMLR课题组，跟我们一起释放大模型的潜能，让我们帮助你实现！
我们正在寻找科研实习生，Trustworthy Machine Learning，Language Model Reasoning，AI for Science，只要你擅长其中任意一项就可以！
欢迎所有对上述方向及其交叉领域有热情的同学加入我们！
往期实习生：
杜学峰，实习期间发表论文1篇 (ICML’21) ， 现于UW-Madison攻读PhD。
高瑞泽，实习期间发表论文2篇 (ICML’21，ICML’22) ， 现于NUS攻读PhD。
周佳男，实习期间发表论文1篇 (NeurIPS’22) ， 现于NTU攻读PhD。
董芮江，实习期间发表论文1篇（ICML’23），现于UoM攻读PhD。
周晨宇，实习期间发表论文1篇（ICML’23），现于USC攻读PhD。
李烜，实习期间发表论文2篇（ICML’23，ICLR’24） ，现于HKBU攻读PhD。
杨智钦，实习期间发表论文2篇（NeurIPS’23，ICLR’24），现于CUHK攻读PhD。
郑皓天，实习期间发表论文1篇 (NeurIPS’23) ，现于HKU攻读PhD。
申请方式：
方式一：发送简历至邮箱：cszkzhou@comp.hkbu.edu.hk 和 bhanml@comp.hkbu.edu.hk
方式二：微信小程序填写问卷：https://wj.qq.com/s2/14150794/4577/ （二维码如下）
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