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许洪腾-教师系统

教育经历

2013年8月至2017年5月:佐治亚理工学院,博士

2010年8月至2013年5月:佐治亚理工-上海交通大学双硕士项目,硕士

2006年9月至2010年7月:天津大学,学士

事情经历

2023年9月 - 至今,菠菜平台高瓴人工智能学院,长聘副教授

2021年1月 - 2023年8月,菠菜平台高瓴人工智能学院,准聘副教授

2018年1月至2020年9月,Infinia ML Inc.,高级研究员,兼任杜克大学客座研究员

2017年8月至2017年12月,杜克大学,博士后研究员

研究偏向

最优传输驱动的机械学习要领,例如最优传输问题的近似求解,基于最优传输的图机械学习,基于最优传输的生成模型学习,基于最优传输的数据对齐技术等。

生成式大模型架构设计、模型压缩、模型融合技术,例如大模型的高效适配、新型注意力机制、算法驱动的模型架构设计与机理分析、非实数神经网络设计与庞大数据建模等。

AI4Math以及AI4Science等前沿应用:AI辅助数学证明、药物设计、质料分析等。

学生要求

风险偏好型选手,敢于做高风险研究;对科研具有主观能动性;有较好的数学基础和编程能力;乐于交流和团队协作。

教授课程

现代数值要领:2021-2023秋

智慧医疗:2021-2023秋

机械学习基础:2022-2024春

荣誉奖励

佐治亚理工学院Coulter Fellowship,2010年

上海市研究生优秀学术结果(学位论文),2014年

社会兼职

期刊Guest Editor:TNNLS

期刊Reviewer:TPAMI、TKDE、TIP、TCSVT、TMM、TSP等

聚会会议Tutorial:KDD2019、AAAI2022、IJCAI2023

聚会会议Area Chair:ICML、ICLR、AAAI、ICLR、IJCAI等

聚会会议Reviewer:ICML、NeurIPS、AAAI、CVPR等

联系

邮箱:hongtengxu@ruc.edu.cn

小我私家网页:https://hongtengxu.github.io