学生研讨会

讲者1：黄民烈

讲者：黄民烈
题目：如何培养低年级学生做科研
摘要：越来越多的低年级学生开始进入实验室从事科研工作，许多院校、教育家也开始推崇长周期的学生培养。讲者曾带领低年级本科生在ACL、AAAI、IJCAI等发表高水平文章，他将分享如何带领基础薄、经验浅的学生开展科研，尤其是第一次科研如何取得成功。
简介：黄民烈，清华大学长聘副教授，国家杰出青年基金获得者。清华大学计算机系智能技术与系统实验室副主任，中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会副主任委员，CCF学术工作委员会秘书长，北京聆心智能科技有限公司创始人。主要研究方向为自然语言生成、对话系统、阅读理解等。曾获得中国人工智能学会吴文俊人工智能科技进步奖一等奖（第一完成人），中文信息学会汉王青年创新奖，阿里巴巴创新合作研究奖。发表国际顶级会议或期刊论文超过100篇，获得专利授权10余项，5次获得国际主流会议的最佳论文或提名（IJCAI、ACL、SIGDIAL等），著有国内第一本关于自然语言生成的著作《现代自然语言生成》。研发对话系统平台ConvLab和ConvLab2，首个中文开放域对话预训练模型CDial-GPT，中文开源对话模型EVA，首个情感对话机器人Emohaa。担任顶级期刊TNNLS、TACL、CL编委，10余次担任ACL/EMNLP的领域主席。

讲者2：王宇龙

讲者：王宇龙
题目：从零开始的预训练模型研发
摘要：预训练模型的研发有着较为陡峭的学习曲线，对研发人员的算法功底和体系结构功底以及硬件算力都有较高要求。尤其随着模型规模扩大，分布式训练会放大各种硬件和软件问题。本次报告面向初次接触预训练模型研发的同学，从算力选型开始，如何一步步根据自身情况做出技术决策，完成自己的预训练流程。并针对预训练过程中常见到的问题，分享一些解决思路和技巧。
简介：王宇龙，澜舟科技大模型技术负责人，主要负责大规模预训练模型的研发以及分布式训练系统的构建。加入澜舟前，曾在创新工场参与AI商业赋能的相关工作，利用前沿AI 技术帮助来自全球各地的合作伙伴实现业务升级和业绩增长。

讲者3：姚远

讲者：姚远
题目：浅谈如何做到高效的科研项目管理
摘要：科研项目的高效管理是保障科研项目质量和时效的重要因素，在复杂团队协作项目中显得尤为重要。本次报告以大模型的训练、应用和评测为例，分享实验室在相关工作中的科研项目管理经验，主要内容集中在以下的几个方面。（一）自我管理：如何对个人的科研时间、文档和代码进行有效管理；（二）多人协作：如何在复杂项目中进行有效的多人协作；（三）工具推荐：如何利用科研项目管理工具提高科研效率。
简介：姚远，清华大学计算机科学与技术系2018级直博生，导师刘知远副教授，研究兴趣为多模态信息抽取，相关工作发表在ACL、EMNLP、AAAI、ICCV、Nature Communications等会议和期刊中，并担任相关会议的审稿人。

讲者4：于文豪

讲者：于文豪
题目：浅谈如何做好会议中的口头报告和海报展示
摘要：学术会议中的口头报告和海报展示是论文发表的最后一环。好的报告和展示可以进一步扩大成果的影响力，让更多的学者了解我们的工作。但是，口头报告讲不好，观众时常听不懂，海报没有吸引力是时常困扰我们的问题。本次报告，我将结合自己多次在学术会议做口头报告和tutorial的经历，总结一些如何做好学术报告的经验，包括作报告的目的、报告的内容、报告章节的着重点、幻灯片的形式以及作等，最终希望能帮助你做一个精彩的学术报告。
简介：于文豪是美国圣母大学(University of Notre Dame)计算机科学四年级的博士生，师从蒋朦教授。他的研究兴趣主要为知识提升的自然语言处理方法，并常用于问答系统和自然语言生成等任务。他曾先后在IBM研究院，微软研究院(MSR)，艾伦人工智能研究院(AI2)实习，并且相关工作发表在ACL，EMNLP，ICML等会议中。他还获得Bloomberg Ph.D奖学金。他多次在ACL会议上做tutorial演讲，有丰富的学术会议口头报告和海报展示经验。

讲者5：林禹臣

讲者：林禹臣
题目：浅谈博士期间的科研规划
摘要：得到一个博士学位往往需要五年左右的历程，看似很长，可毕业时才发现其实是白驹过隙。在有限的时间和精力的约束下，我们应该如何规划博士期间的研究？怎样树立切实可行的科研目标和计划？要如何与他人合作？怎样和导师高效沟通？还有哪些需要避免的？讲者即将博士毕业，在这次报告中会结合自己的反思，从而浅谈对这些问题的思考。希望能对刚刚步入博士阶段或者即将开始读博的同学一些参考。
简介：林禹臣，南加州大学计算机系博士生，导师为Prof. Xiang Ren。他预计于2022年底毕业，并在2023年初加入Allen Institute for AI (AI2) 担任Young Invesigator，在Prof. Yejin Choi指导下从事博士后工作。在此之前，他本科毕业于上海交通大学IEEE试点班（2014-2018），曾在Google AI 与 Facebook AI Research (FAIR) 担任研究实习生，分别受指导于William Cohen和 Scott Yih。他曾多次担任ACL, EMNLP, NAACL, ICLR, NeurIPS, AAAI等会议的审稿人，获得过WWW 2020 best paper runner-up, 百度AI新星等荣誉。