新加坡管理大学（Singapore Management University，SMU）成立于2000年，坐落于新加坡市中心，为世界顶级的财经类院校和计算机信息技术强校。
目前，新加坡管理大学总共有学生一万余人，包含六个学院：计算机与信息系统学院、会计学院、经济学院、李光前商学院、法律学院以及社会科学学院。
其中，计算机与信息系统学院在计算机科学专业排名 CSRankings 中位于全球 84，其人工智能领域位于全球 39 位， ShanghaiRanking排名中位于全球51-75。
周攀博士，新加坡管理大学助理教授。2019年于新加坡国立大学获得博士学位，师从颜水成和冯佳时教授（现分别任昆仑万维联合首席执行官以及TikTok视觉研究负责人）。
2016年于北京大学获得硕士学位，师从林宙辰和张超教授。2019年于普林斯顿大学访问，以及2018年于佐治亚理工访问。2019-2021年在Salesforce公司研究部工作以及2021-2024年在Sea AI Lab工作。
研究方向为机器学习、计算机视觉和优化算法。在TPAMI、ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV等期刊会议发表一作科研论文20多篇，另外合作发表30多篇，谷歌引用4000多次，曾获得2018年微软学者荣誉称号。他担任国际著名会议NeurIPS以及ICLR领域主席，也是著名期刊会议TPAMI，IJCV，ICML，NeurIPS，CVPR，ICCV等的审稿人。
相关论文及介绍请参考个人主页：https://panzhous.github.io/
现招收博士研究生和兼职博士（两者都是2025年1月入学）以及访问学生和学者（CSC或者自己学校或者SMU资助）。研究课题围绕高效通用人工智能(AGI)，旨在理解语言、语音和视觉数据，并像人类一样解决任务。
具体研究包括：1) 神经网络结构设计、2）学习框架 （自监督学习、生成学习以及元语境学习）、 3）网络参数优化器。学生可依据兴趣研究其中一个方向或其他相关方向。
1. 网络架构设计：研究高容量和高效率的神经网络结构以获取视觉或文本知识，从而提高AGI模型能力。在该方向，他及团队提出了一系列高效且实用的网络结构，包括MetaFormer网络结构(约500谷歌引用, CVPR oral, TPAMI)等，发表了多篇顶会顶刊。
2. 学习框架：这方面主要研究学习问题和训练损失函数构建，包括：
a) 单/多模太自监督学习，使AI模型能够从大规模数据中学习通用知识，实现通用且较强的数据识别和分析能力。他及团队提出了一系列高效的自监督学习框架，如单模太PCL框架（约800谷歌引用，ICLR）和Mugs框架（ImageNet上最强分类性能），多模态PTP框架（Position-guided Text Promp, CVPR，TPAMI）等。
b) 生成式学习，使AI模型具有人类的想象力和创造力。他及团队提出了一系列高效的生成式学习框架，如图像生成的MDT框架（ImageNet256x256上最强生成效果，ICCV）、多模态的EditAnything框架（GitHub 2.9K+ 星）、3D 生成模型Instant3D等。
c) 元语境学习提高人工智能模型的少样本/快速学习能力。他及团队提出了高效的元学习框架，如一阶元学习Meta-MinibatchProx框架(NeurIPS，spotlight), 高效prompt学习 （ICLR）等。
3. 参数优化器：在设计AI模型及其学习框架(训练函数)后，参数优化器旨在高效训练AI模型，降低训练成本。他及团队提出了系列高效训练算法，包括Adan优化器（十多种网络上2倍加速）和Win加速策略（1.5倍加速，ICLR）。
可为（访问）学生和学者提供：
自由的科研氛围：可研究最前沿的AI课题，发表顶会和顶刊。
细致的研究指导：讨论研究课题、方法、实验以及培养科研思维以及独立思考能力，希望青出于蓝而胜于蓝。
广泛的高校和企业合作实习机会：包括但不限于佐治亚理工、北京大学、香港理工、中科院等知名高校，以及Tiktok、昆仑万维、华为等企业。
博士研究生及兼职博士申请要求
1. 本科或硕士学历，专业为计算机或相关领域，成绩优异；
2. 热爱科研，有机器学习/计算机视觉/AI/优化相关论文和项目经历者优先，数学基础扎实者优先；
3. 熟悉深度学习框架，有较强的编程能力；
4. 拥有积极乐观的心态，持续探索学习的态度，诚实正直，自我驱动力强；
5. 英语 IELTS (TOEFL) 和 GRE（GMAT）成绩（无硬性分数要求）。
SMU会为博士生提供含学费和生活补助的全额奖学金 (2200-3300新币/月)。
具体学院要求和奖学金额度可访问：
https://computing.smu.edu.sg/phd/admissions-fees-scholarships
访问学生和学者申请要求
实验室现有多个访问学生和学者名额，可由实验室资助。此外，他可招收学生远程实习。研究课题没有严格要求，无需做全新课题。
他在Sea AI Lab指导了二十多名实习生，大多数是博一博二学生，因此有着丰富的指导经验。其中，百分九十以上的学生在半年内做出了一作顶会顶刊。
在指导过程中，每周至少一次一对一的会议，对研究课题讨论和确立、方法、以及写作全程保驾护航。另外，可以推荐实习、工作、以及教职机会，希望学生青出于蓝而胜于蓝。
申请方式
请有意向的同学和学者将简历、论文和简要的研究兴趣发送至 panzhou3@gmail.com。
对于学生，发送邮件时请附上成绩单。SMU博士申请截止时间为6月30日：https://computing.smu.edu.sg/phd/scis-phd-fellowship
请尽早联系，名额招满即止，无GRE和GMAT成绩的优秀学生亦可提前联系，后补语言成绩。访问学生和学者无英语要求，无申请时间要求。
