Auburn University 计算机视觉 / 人工智能 PhD 招生｜自由科研氛围｜学生主导

Auburn University 计算机视觉 / 人工智能 PhD 招生

全额资助博士生｜硕士生与本科生科研合作

Auburn University 计算机科学与软件工程系 贺盼（Pan He）博士课题组 长期招收对人工智能、计算机视觉和机器学习感兴趣的学生，包括：

• 全额资助 PhD 学生（RA/TA）
• 硕士生与本科生科研助理
• 校外及远程科研合作者

研究方向

目前主要关注：
1. 基础模型与多模态智能

• Vision-Language Models / Multimodal Foundation Models
• 多模态表示学习、对齐与后训练
• 基础模型评测、可靠性与高效适配

2. 推理、自我改进与 Agent

• LLM reasoning 与强化学习后训练
• Self-distillation / On-policy distillation
• Self-improving agents
• Agent memory、工具使用与长期学习
• Test-time adaptation 与持续学习

3. 智能视频与计算机视觉

• 长视频理解与视频推理
• 视频异常检测
• 可解释与可验证的 Vision-Language Models
• Agentic Video Intelligence
• 3D Vision、LiDAR 与多传感器学习

4. AI for Science & Intelligent Systems

• 时间序列基础模型
• Retrieval-Augmented Forecasting
• 智能交通与交通信号控制
• 环境监测、遥感与 AI for Science

具体研究课题可以根据学生的兴趣、背景和长期发展目标共同确定。

组内科研与氛围
我们希望营造一个自由、轻松但高效的科研环境。

• 没有强制打卡或固定考勤
• 不要求每天固定时间坐在实验室
• 学生可以自主安排科研时间和工作地点
• 鼓励学生探索自己真正感兴趣的问题
• 对学生主导并完成主要贡献的工作，学生作为第一作者
• 原则上每周与导师至少进行一次一对一研究讨论
• 鼓励实习、学术交流、跨校合作和独立发展研究方向

导师本人也比较热爱生活、重视 work-life balance，不希望组内形成内卷或相互“push”的氛围。相比频繁催促或制造压力，我们更希望每个人都能保持自己的节奏，对研究负责、主动推进，并在需要时及时沟通。

简单来说，我们更关注 idea、progress 和长期成长，而不是“每天坐了多少小时”或者“谁比谁更卷”。
希望大家能够认真做研究，也能够正常生活、运动、旅行和休息。

近期科研产出

课题组近年来保持较活跃的科研产出，相关工作发表于或录用于：
ICML、CVPR、AAAI、EMNLP Findings、TMLR、TPAMI、IJCV、TNNLS、T-ITS 等人工智能、机器学习和计算机视觉领域的重要会议和期刊。
近期团队在基础模型、多模态推理、自我改进学习、视频智能、时间序列和智能基础设施等方向均有持续研究成果。
团队目前获得 NSF 等科研项目支持，并拥有来自 ALCF、NAIRR、Lambda 等平台的 GPU 和云计算资源，同时与美国多所高校、国家实验室及跨学科团队保持合作。 最近开始 持续扩展 到 其他 funding agencies 来 secure 更多资源给学生（实验室的唯一 牛马 PI)

我们期待怎样的学生
已有论文不是必要条件。相比论文数量，我们更看重：

• 是否真正理解自己做过的项目
• 是否具有较强的 Python / PyTorch 编程能力
• 是否能够独立实现、调试和推进实验
• 是否具有主动性、好奇心和科研韧性
• 是否愿意主动沟通并持续学习

具有以下背景之一会比较匹配：
Machine Learning / Computer Vision / NLP / Multimodal Learning / Reinforcement Learning / Time Series / Foundation Models
欢迎提供 GitHub、个人主页或代表性项目。

你将获得
课题组会提供较完整的科研训练，包括：

• 研究选题与 Idea development
• 文献阅读和方法设计
• 实验分析与 debugging
• 学术论文写作和 rebuttal
• 学术会议交流
• 实习与求职推荐
• PhD、工业研究岗位或教职发展的长期规划

对于组内产生的高质量第一作者论文，课题组会积极支持学生参加学术会议。

申请方式
请将申请材料发送至：
邮箱：

1. mybestsonny@gmail.com

复制代码

邮件标题建议：
[PhD Application] 姓名 | 当前学校 | 研究方向 | 计划入学学期
邮件中请简单附上：

• CV
• 成绩单
• 研究经历
• 感兴趣的研究方向
• 1–3 个你真正感兴趣的研究问题
• GitHub / Google Scholar / 个人主页（如有）

不需要写很长的套磁信。相比模板化地说“我对 AI 非常感兴趣”，我们更希望看到：
你做过什么、你想研究什么，以及为什么这些问题值得研究。
课题组主页：
https://panhe.org/

(Most credits to ChatGPT Pro)

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