帮你找学校的 2025-08-17 22:13 北京
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香港中文大学（深圳）
香港中文大学（深圳）数据科学学院专注于数据科学方向的人才培养与科学研究。学院在运筹学、统计学、计算机科学等基础领域以及运营管理、决策科学、机器学习等前沿领域有着系统的教学体系，为学生提供完整且前沿的理论与实践培养。学院强调产学研结合，秉承香港中文大学（深圳）“致力于培养具有国际视野、中华传统和社会担当的创新型高层次人才”的育人目标，为学生提供多元发展的优质环境，充分发展学生潜能，矢志成为世界领先的数据科学创新与科研基地，培育具有全球视野的顶尖创新型人才。
数据科学学院拥有雄厚的师资力量。学院教授队伍均拥有世界一流院校的博士学位，许多教授曾在世界顶尖大学任教，在学术界和工业界相关领域具有显著影响力。学院曾举办多场国际数据科学相关会议及活动，在国际上拥有一流声誉。成立数据科学学院标志着香港中文大学（深圳）在数据科学方向继续加大投入，也体现了香港中文大学（深圳）坚定站在时代发展的前列，为社会培养时代发展所需人才的决心。
导师简介
刘圳，港中深数据科学学院助理教授，港中深校长青年学者。博士毕业于加拿大Mila研究所及蒙特利尔大学，师从2018年图灵奖得主Yoshua Bengio，曾于德国马克思普朗克智能系统所访问并与Bernhard Schölkopf和Michael J. Black合作。本科和硕士毕业于佐治亚理工学院。
个人主页：
招生信息
港中深数据科学学院刘圳课题组GenLab诚招26年秋季入学的见习炼金术士（PhD或自费MPhil）一起探索炼金术前沿。大模型/机器学习相关方向与港中文刘威杨教授（https://wyliu.com/）联合招生。
研究方向：
1. 三维大模型（三维生成 / 物理理解 / CAD建模 / 世界模型）
2. 大模型（扩散模型+自回归）推理/微调/后训练
一点长期愿景
在今天，大模型已经能够在国际奥林匹克数学竞赛中，与人类金牌得主短兵相接、旗鼓相当。然而，它们仍无法像两三岁的孩子那样，用积木探索与改造这个触手可及的物理世界。下一步，我们能否通过模型、算法与数据，让大模型拥有在三维世界中自由想象、创造与实验的能力？
招生要求
1. 对炼金事业有热情，愿意系统性探索新方向（读论文，做实验，等等）；
2. 熟悉Python编程；
3. 会有效与老师和同学沟通进度；
4. 在校成绩中上，且英语成绩满足港中深入学要求（托福/雅思）
理想背景（非必须）：
1. 熟悉主流炼金工具，能复现最新配方；
2. 在机器学习/计算机视觉/计算机图形学等领域顶级期刊或会议上有发表或提交的记录；
3. 机器学习/大模型方向：对大模型的训练、微调（参数化，强化学习，etc）、推理（加速，test-time scaling等）相关的基础知识有一定了解，对机器学习里适量的数学没有抗拒心理（如：花时间能够把TRPO论文正文里的所有数学公式完整理解）；
4. 三维视觉方向：了解基础的三维视觉概念（如：不同三维表征有哪些，优缺点和适用范围是什么？神经渲染的原理是什么？），了解近期三维大模型的一些进展（如VGGT，Trellis/Hunyuan3D，LLMs for 3D）和细节。
注：对数理背景强的（如数学、物理专业）、愿意做机器学习方向的同学，过往经验和工程实现能力上的要求会放松。
申请方式
请填写本人个人主页（https://itszhen.com）上的Google Form，将材料（简历, 1-2页的research statement, 成绩单）发到 zhenliu@cuhk.edu.cn，表单地址：
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnT4uuO3KBqpWgW8is1Fd2awNJLOZf9MoTpkQWAhVd-mzRYw/viewform
邮件标题格式为“学校-姓名-PhD/MPhil/RA/访问学生申请”。条件合适的同学会安排面试。
近期工作见下图，10月初还将有一到两篇3D生成文章放出。
▲ 矢量图/CAD模型的LLM理解
▲ 流匹配（Flow Macthing）模型的强化学习微调
▲ 2D奖励微调3D原生扩散模型
▲ 3D非水密网格的重建与生成
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