学校介绍：
香港科技大学是亚洲乃至全球领先的研究学府之一，并被认为是世界上发展最快的大学之一，在 2023年，位列 QS 世界大学排名第 40 位和泰晤士高等教育世界年轻大学排名第2位。香港科技大学（广州）重点发展交叉学科，以与清水湾校区相互补足。课程设计将围绕信息、功能、系统、社会四个枢纽定位，研究范畴涵盖数据科学、机器人与自动化系统、人工智能、先进材料等新兴和前沿领域。在保证两个校区地位平等，学位证、学生待遇一致的前提下，广州校园政策更加灵活。校园位于广州南沙，生活成本低、便利舒适，交通便捷，气候宜人。为培养学生在全球化竞争中成为跨文化的领导者，港科大(广州)以英语为基本工作语言和教学语言。
导师和实验室介绍：
Dr. Zeke Xie is an Assistant Professor jointly appointed by DSA Thrust and AI Thrust, HKUST (Guangzhou). I am leading Xie Lab (for Machine Learning Foundations) that generally interested in understanding and solving fundamental issues of modern AI. The current research（https://sites.google.com/view/zeke-xie/research） projects mainly focus on (but not limited) foundations of machine learning and generative AI.
Previously, I was a researcher at Baidu Research and responsible for large models and AIGC research. I obtained Ph.D. and M.E. both from The University of Tokyo. I was fortunate to be advised by Prof. Masashi Sugiyama, Director of RIKEN AIP and Prof. Issei Sato. I was also affiliated with RIKEN AIP during the Ph.D. study. Before that, I obtained Bachelor of Science from University of Science and Technology of China.
I mainly publish papers on three top ML conferences, including ICML, NeurIPS, and ICLR, as well as other decent AI conferences/ journals. I also regularly serve as a reviewer/PC for ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, TPAMI, Neural Computation, TNNLS, etc.
I wrote a number of popular science（https://www.zhihu.com/column/c_1313433131069095936） articles and tech blogs. I am glad to share my thoughts and communicate with more than 200k followers who are interested in my articles/blogs.
导师主页和联系方式：
https://sites.google.com/view/zeke-xie
zekexie AT http://hkust-gz.edu.cn
研究方向：
- Foundations of Machine Learning: e.g. optimization, generalization, representation, and data-centric AI.
- Understanding and expanding the capabilities of Generative AI: e.g. Diffusion Models, AI Alignment, and Generative AI4Science.
开放岗位：
谢泽柯博士双聘于香港科技大学（广州）数据科学与分析学域（DSA Thrust）和人工智能学域（AI Thrust），通过两个学域长期招收若干博士生、博士后、研究助理。博士生可以获得15000元/月的奖学金。博士后和研究助理可获得有竞争力的薪资。
申请者请直接发送简历、成绩单、代表性项目至zekexie AT http://hkust-gz.edu.cn，邮件主题为"[Year]-[Position]-[Name]-[Affiliation]"，例如24Fall-PhD-San Zhang-HKUSTGZ。
（实验室会仔细评估所有申请者材料，若通过简历筛选，会在一个月内邮件通知面试。硕士项目请通过学校直接申请，红鸟硕士班6个月后可以选择导师。）
申请要求：
- 达到学校统一评审的岗位申请要求，请参考HKUST（Guangzhou）的官方申请网站：https://www.hkust-gz.edu.cn/zh/admissions/?variant=zh-cn。
- 能享受学术的过程（而不仅仅是成果），勇敢面对学术的挑战。这很重要，学术本身该是快乐的事，但不会一帆风顺。
- 能珍惜学术的机会。这也很重要，你应该追求你真的珍惜的东西。
- 博士生申请者应完成过至少一个高质量的机器学习项目，并发表在机器学习顶会或顶刊。
- 研究助理申请者一般是准备申请博士项目的Gap Year学生，具备机器学习研究能力。
- 访问学生申请者一般是其他学校在读学生，应有和实验室课题密切相关的研究计划。
- 博士后申请者应独立完成过多个高质量的机器学习项目，并发表在机器学习顶会或顶刊。
导师寄语：
我曾指导多位学生完成机器学习三大顶会（ICML/ICLR/NeurIPS）从0到1的突破，可以为学生提供包括idea、实验设计、论文写作、职业规划在内的专业指导。
我尤其欢迎那些能享受突破人类知识边界的学生，希望在实验室培养享受学术探索的氛围。
在我看来，对一位PhD来说，学术研究的过程至少是与学术成果同等重要的。
学术成果是一位PhD诞生过程的产物，而不是原因。
一个人本身的成长才是PhD的关键。
学校博士项目介绍：
- 香港科技大学（广州），简称港科大（广州），位于广东省广州市南沙区。
- 香港科技大学（广州）将采用与香港科技大学一致的学术标准与学术评价机制。按照香港学制，本科应届毕业生，四年直博，硕士应届毕业生，三年博士，论文答辩后获得香港科技大学博士学位（无任何额外标注）。具体完成时间视学习情况、科研进展而定。
- 申请者无需参加博士入学考试，按照香港科技大学（广州）要求申请入学。可以先以RA方式加入研究课题组，同时申请、准备博士入学。
- 申请成功者，提供全额奖学金（1.5万人民币每月）。
- 精致的学校设施（https://mp.weixin.qq.com/s/mKwJpgwoSmUTwPNDIUYd6w）和学生宿舍（https://mp.weixin.qq.com/s/NL__4o4VtorFtOBKnM4uVg）。
