Huaxiu Yao将于2023年秋季加入北卡教堂山计算机系和数据科学学院担任助理教授。他目前为斯坦福大学计算机系的博士后，博后导师Chelsea Finn。其研究方向为开发可信赖的大规模机器学习模型（如LLM），并将机器学习模型应用于医疗、药物发现和地理信息系统等领域。他的研究成果主要发表在机器学习领域的三大顶级会议（ICML、NeurIPS、ICLR）上。Huaxiu与Stanford, University of Washington, CMU, Columbia, UIUC, UCLA, NYU等高校从事AI研究的教授有密切的合作关系。同时，他与业界公司AI Lab诸如Google Brain, Meta AI, Amazon Science, Salesforce Research, Apple保持长期良好的的合作关系。Huaxiu在指导学生方面经验丰富，在过去两年中，他指导的本科实习生成功进入了Stanford，UCSD，UW，CMU等一流高校攻读博士学位。此外，Huaxiu长期担任顶级会议的领域主席或（高级）程序委员会委员，并发起及主持了ICML第一届预训练（pre-training）研讨会，以及NeurIPS第五届和第六届元学习（meta-learning）研讨会。
个人主页：
https://huaxiuyao.mystrikingly.com/
Google Scholar:
https://scholar.google.com/citations?user=A20BZnQAAAAJ&hl=en
我的研究方向主要涉及AI、machine learning和natural language processing的核心问题（理论+算法），以及它们在实际生活中的应用。具体来说，我最近重点关注以下领域：
1. [ML] Reliable and responsible machine learning (esp. on foundation models, LLMs)
Distribution shifts, continual/meta-learning
Model bias, fairness, toxicity
Uncertainty estimation, model calibration
2. [ML] Interactive machine learning with human-in-the-loop (e.g., RLHF)
3. [ML Applications] AI for Science and Social Good
Medical AI (drug discovery, genomics, healthcare, etc.)
GeoAI (smart cities, ecology, etc.)
1. 招收2-3名博士生 (无需GRE成绩)，提供全额奖学金（RA/TA），含学费、保险及生活补助。根据CSStipendRankings (https://csstipendrankings.org/)，UNC所提供的生活补助高达全美第五。优秀的博士生可推荐top学校交流访问（比如Stanford），或者顶级公司研究院实习和工作；
2. 招收多名实习生/访学（线上线下均可），随时开始，长期有效。优秀的实习生将获得相应的补助，以及推荐给top学校的导师攻读PhD；
3. 招收1-2名博士后，提供有竞争力的薪酬，如符合绿卡申请要求，可帮助申请绿卡；
4. 实验室提供丰富的计算资源；
5. CS/EE/Data Science/Stats/Math/Biology等本科以上学历。
如果您对我们的招生项目感兴趣，请填写以下申请表格并发送邮件到 huaxiu.recruiting@gmail.com，邮件主题为"X Application + 您的名字"（X=Postdoc/PhD/Intern）：
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