！！！北京大学计算机学院智能融合实验室IF-lab招募本研实习生！！！

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实验室导师介绍：

        陈翔，师从陈怡然教授，获得计算机工程专业博士学位。曾担任美国乔治梅森大学的计算学部终身教授。曾获得美国国家科学基金会颁发的青年职业奖，并作为首席研究员，领导了共计6项美国 NSF 项目，参与了一项NSF和1项空军研究实验室项目。陈翔教授第一作者或通讯作者发表论文40余篇，合作发表论文20余篇，均发表于AI、EDA等领域的国际顶级会议与期刊。其中关于边缘分布式大规模学习的工作获得DATE 2017最佳论文奖，DATE 2022 ICCAD 2016最佳论文提名；关于高能效边缘计算优化的工作获得MLSys 2023最佳论文奖，ASPDAC 2024 DATE 2020最佳论文提名。曾入选国家级青年项目计划并获得博雅青年学者称号。

主要的研究方向为计算系统设计自动化（包括软硬件结合优化、AI 加速系统和体系结构设计、边缘与移动计算等）和人工智能（包括深度学习算法、可信 AI 计算等）。实验室主页：https://if-lab-pku.github.io/

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实习课题：

1.        面向边缘大模型的轻量化与计算加速

针对大模型较难部署在边缘端的痛点问题，IF-lab将展开从硬件层、算子层到图层、模型层的全面优化，涵盖模型压缩、算子融合、数据向量化等多维工作。

2.        面向高阶神经网络的非线性模型研究与计算优化

针对transformer的学习低效性，IF-lab将学习空间扩展到高维，在高维交互中探索新一代神经网络，涵盖高阶计算、计算优化和硬件实现等方向。

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！！！参与实习，你将收获！！！

1.        主导或参与IF-lab 2-3篇顶会论文的研究与撰写，IF-lab全程指导及把关。

2.        与业内顶尖团队合作的机会（英伟达、华为、小米等），收获项目经历和业界资源。

3.        指导并帮助实习生收获国内外知名大厂的岗位offer。

4.        IF-lab与北大、清华、杜克大学、耶鲁大学等有密切合作，实习生可以收获保研或出国申请的强推（导师直推）。

5.        表现优异者，可以在IF-lab继续攻读博士学位，获得组内的资源倾注和培养。

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实习要求：

1.        拥有人工智能/大模型/计算系统的基础知识。

2.        具有较好的代码能力，熟悉pytorch框架，或具有硬件设计经验。

3.        对大模型轻量化方向或高阶计算方向拥有较强兴趣。

4.        能实习1年以上者优先，熟悉CUDA编程者优先，拥有较好的数学背景优先。

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报名方式：

请有意愿的实习生将个人简历发送至xiang.chen@pku.edu.cn