中科大鹊桥

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计算机选中科大还是南大？

计算机选中科大还是南大？ Erchius的回答 谢不邀，看到有人说南大慎选，有感而发，我要说ustc也是个重量级。 声明：我本人在科大主修不是计算机而是数学，但辅修计算机，且课题组和计算机方向高度相关，应该还算有评论权。 我将从课程安排、学习/讨论氛围、科研三方面讨论我眼中科大计算机专业的利与弊。 对于计算机专业课而言，科大的课程安排相当复古，有许多老师几十年如一日地开设某门课程，每一年的讲法几乎毫无变化，并且考核方式相当落后（一些课程会要手写代码，另一些甚至考试几乎是概念解析）。对于考核方式，以前一些助教会自己手搓oj，而且在一些助教的推进下，最近学校的公用oj正在重新被建设起来。 这些课程的问题在于没有跟上在这门课程讨论的领域内普遍的认知和范式的改变。当然，从学知识的角度看，这不是一个很大的问题：一方面是，如果这门课遇上了比较好的助教或者很强的同学，他们在课程群内的讨论，或者习题课等场合的讲解，往往能直逼领域前沿。跟随这些大佬，能有效地学到领域的理论，并了解领域对很多问题的实践结论。但另一个问题是，这样的课程让你的成绩充满了随机性，如果想要稳定地维持高gpa，是比较困难的事情。 另一方面，计算机的大部分子领域，在深入钻研后都有深重的数学依赖，而科大的高等数学基础教育是非常完整的。这确实是一个对于计算机方向深远走向的保障，不过问题是科大的数学教育实际上是数学物理基础教育，所以我大一被物理痛苦地折磨。 以上是课程安排。 学习和讨论的氛围可能被以上的一些描述涵盖了，但是重复一遍：学生中计算机理论和实践能力非常高的人都有很多。在此我非常推荐持续地保持参与Linux User Group（以下简称LUG）的讨论和社团活动（查了一下，似乎南大也有LUG），将会受益匪浅。LUG群里也经常有人发表自己做一些项目的想法，并且可能是招募想做的人一起参与；如果有兴趣，参与这些项目是非常有价值的。 （当然我不是说参与月饼钓鱼和对月饼钓鱼服务器的DDoS） 科大的另一个特征就是本科生非常容易参与科研，并且实验室大部分都很欢迎本科生前来学习和交流，除了少数几个实验室要求大二以后才能加入。这点有利有弊吧，利在于能更好地接触前沿，弊在于这实际上也给你带来了科研压力：身边的人都在干科研，我怎么办？ 最后提一句，科大的一个特征是容易产生压力，不论是科研还是学习；这使得很多人常常忘记自己还有这些以外的生活。正如我之前的知乎评论：生活是一种能力，善于卷的人和善于生活的人看到的科大是不一样的。 不论去哪所大学，我都建议各位大学新生：读万卷书，行万里路。不要让学习，科研或者其他事情阻拦你探索生活和世界的脚步，多走动走动，多看看。我们是来大学学习的，但我们不是知识的奴隶。 以上 via 知乎热榜 (author: Erchius)

中科大团队研发的钙钛矿电池稳态效率26.7% 创造新世界纪录

中科大团队研发的钙钛矿电池稳态效率26.7% 创造新世界纪录 徐集贤团队创造钙钛矿电池最新认证纪录26.7%登上太阳能电池效率表的截图。中国科大供图这是徐集贤团队继2022年、2023年之后代表中国科大第三次更新该世界纪录榜。2023年，团队创造了反式器件认证效率26.1%，实现了钙钛矿电池效率超越26%、打破传统正式器件垄断世界纪录的双重突破。本次成果是在此基础上持续攻关的又一引领性突破，对于构建叠层电池具有积极推动作用。太阳能电池效率表由澳大利亚先进光伏中心联合美国、日本、意大利等多国科学家统一审核和发布，具有近30年历史，其客观性和荣誉为国际光伏学术界和工业领域所公认，代表了光伏各细分领域的最前沿技术动态，具有重要指导意义。本次收录代表着中国科大在光伏前沿研发的突破和引领能力。此次研究是团队在新型钙钛矿单结、下一代晶硅-钙钛矿叠层电池方面的最新成果，已申请多项核心技术专利，为进一步产业化落地奠定了坚实的基础。 ... PC版： 手机版：

GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘 清北上交中科大6位华人领衔

GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘 清北上交中科大6位华人领衔 就在刚刚，GPT-4o的关键团队信息，也被公布了出来。就是这个名为“omni”的团队，发挥出了不可思议的潜力，让OpenAI的首个原生全多模态模型成为可能。Sam Altman盛赞，如果没有团队负责人Prafulla Dhariwal长期以来的远见、才智、信念和决心，就没有GPT-4o。而整个团队的努力，才使得他所期待的人机交互革命成为现实。OpenAI联创Greg Brockman，也表扬了这位肩负着整个团队使命的负责人。多亏了Prafulla Dhariwal“建立全能大模型”的信念，并且在过去的18个月中联合了OpenAI的许多团队，在多个团队的通力合作下，GPT-4o才得以诞生。根据负责人的说法，其实OpenAI早就有意打造这样一个Omni大模型了。然而一年多之前，团队曾经做过多次多模态的尝试，却没有一次能让最大的GPT成功地完成多模态运行。幸运的是，团队成员齐心协力，用出色的能力攻克了种种能力，使GPT-4o成为可能。网友锐评：“你们确实处于创新的前沿，执行水平达到了大型科技巨头梦寐以求的水平。”而如此惊艳的演示，竟然是一个不到20人的小团队打造出来的。Omni团队揭秘接下来，一起看看打造OpenAI首个原生多模态GPT-4o背后团队成员，都有谁？负责人Prafulla Dhariwal领导GPT-4o开发的负责人Prafulla Dhariwal，是一位印度小哥。他于2017年获得了麻省理工学院的计算机科学学士学位。毕业前夕，Dhariwal就加入了OpenAI（那时OpenAI仅成立一年），并在17年正式成为研究科学家。至今，Dhariwal任职OpenAI 7年，可以说，他见证了这家初创公司的成长全过程。在此期间，Dhariwal参与了诸多重磅的研究。根据LinkedIn个人主页，他将发表论文的领域分类为生成式模型、无监督学习、Scaling Law、定理证明、强化学习、量子复杂性。其中包括DALL·E 3、DALL·E 2，模型一致性等，还共同提出了著名的“Scaling Law”。值得一提的是，Dhariwal曾在高中期间参加了几次国际奥林匹克竞赛。他是2012年IMO竞赛的金牌得主，也是IAO（国际天文学奥林匹克竞赛）、IPhO（国际物理奥林匹克）的金牌获得者。有网友称，Prafulla Dhariwal从高中起就是我的灵感来源。他当年为印度赢得了IAO、IPhO和IMO的金牌，并在OpenAI大学毕业后从事非常酷的VAE、Gans、DDPM、一致性模型等项目。6位华人Li JingLi Jing在团队中发挥的作用是，让大家拥有令人惊叹的图像/3D生成。此前，他为Dall-E 3、Sora、GPT-4o都做出过贡献。他曾在Meta做过2年的博后研究员，随后进入OpenAI成为全职研究员。虽然才入职OpenAI不到两年，但他已参与过多个OpenAI的重磅研究了。他在北京大学获得物理学学士学位，在MIT获得物理学博士学位。Casey ChuCasey Chu是团队的老员工了。他从2020年4月就入职了OpenAI，如今已经是4年的“元老”了。他本科在哈维·穆德学院获得数学学士学位，在斯坦福大学获得计算数学硕士学位。Mark ChenMark Chen是OpenAI的前沿研究主管，并且还是美国IOI队的教练。在团队漫长的研究中，Mark Chen是大家奋斗的支柱。他已是OpenAI五年多的老员工。此前曾在微软、Trading实习，在哈佛做访问学者，在量化研究工作过5年，并且成为合伙人。他毕业于MIT数学-计算机专业。Jiahui Yu（于佳慧）Jiahui Yu负责带领OpenAI的感知团队。此前，他曾担任Google Brain和Google DeepMind的高级研究科学家和经理。他的研究领域包括序列建模（语言、语音、视频、金融数据）、计算机视觉、生成模型和高性能计算。在研究生期间，他在微软亚研院、旷视科技、Adobe Research、Snap Research、Jump Trading、百度研究院、NVIDIA Research和Google Brain都有过实习经历。他本科毕业于中国科技大学少年班，获得计算机学士学位。博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校。Huiwen ChangHuiwen Chang在OpenAI已经工作一年。此前她曾在Google工作过5年，在微软亚研院、Adobe、Facebook有过实习经历。她在清华大学计算机科学实验班（姚班）取得学士学位，然后在普林斯顿大学取得博士学位。Yu Zhang他在OpenAI工作了8个月。他此前曾在GoogleDeepMind工作过6年，还在微软亚研院、微软实习过。他本科在上海交通大学取得计算机学士学位，在MIT取得博士学位。其他关键成员James BetkerJames Betker在这个团队中负责得非常全面，应有尽有，包括图像、音频、数据、集成、后训练（post-training）。这是从Google跳槽至OpenAI的大咖。在加入OpenAI之前，Betker曾在Google担任了3年的软件工程师。此外，他还在2011年加入了Garmin International，现任职高级软件工程师。他曾获得了UCSB的计算机科学动查看学士学位，与此同时，在2005-2009年期间，还是在学校担任4年的软件工程师。Jamie KirosJamie Kiros让GPT-4获得当前最佳的视觉感知能力，做出了非凡的成绩。此前，他曾在Google工作过3年。他在多伦多大学取得计算机博士学位。Rowan ZellersRowan Zellers在Omni团队中的贡献是，让OpenAI可以像人一样自然地看到视频。毕业后，他加入了艾伦人工智能研究所（AI2）成为研究实习生。2022年6月，成为OpenAI的一名技术人员。Zellers曾获得了哈维·穆德学院（Harvey Mudd College）的数学和计算机科学的学士学位，以及华盛顿大学计算机科学博士学位。Alexis Conneau在加入OpenAI之前，Alexis Conneau就已经提出了“Her”（视觉模型）的理念，并且坚持不懈地执行并实现了它。目前，Conneau是OpenAI的语音AGI负责人。进入他的个人主页，就知道Conneau对Her有多么痴迷了。Conneau在加入OpenAI之前，曾在Meta、Google担任过研究科学家，有着9年的自然语言深度学习的经验。华盛顿邮报曾对Conneau进行了个人专题报道Alexis Conneau曾帮助Meta（Facebook）和Google打造了以惊人的精确性理解数十种语言的AI系统。在Meta期间，Conneau团队推进了机器学识算法，将语言用数字抽象形式表现的能力，最终训出能够处理同步语言的AI。比如XLM-R模型可以处理100+语言，其准确性几乎与单一语言模型一致。Conneau在Meta做的最后一项工作是Wave2vec-U。这是一种无人监督的语音识别系统，可以从音频中读取单词。此外，他还发明了一种算法XLm-Roberta，能够阅读各种语言的海量数据。这项研究也成为他被引最高的成果。他曾获得了Facebook AI Research的计算机科学博士学位，在巴黎-萨克雷高等师范学校获得了机器学习硕士学位，以及巴黎综合理工学院获得了数学硕士学位。Gabriel GohGabriel Goh和接下来要介绍的Ishaan Gulrajani，在团队中主要贡献是，提出了一系列相关的“Scaling Law”的工作。这样当所有这些模态（视觉、语音等）汇集在一起时，模型便可以擅长处理一切事物!Gabriel Goh也是OpenAI 5年多的老员工，此前曾在苹果工作1年半。他在英属哥伦比亚大学取得硕士学位，在加州大学戴维斯分校取得了数学专业博士学位。CBC曾报道过Gabriel Goh到OpenAI后，在2021年设计的CLIP系统。他参与的这项研究，揭示了CLIP无法正确识别图像，会把放着iPod字样的苹果识别为iPod。Ishaan GulrajaniIshaan Gulrajani目前是OpenAI的研究员。根据OpenReview的介绍，他曾在Google和Meta工作过。并在MIT获得学士学位，以及在斯坦福大学获得博士学位。Alex NicholAlex Nichol在团队中主攻3D图像生成，也是DALL·E 2的共同发明者。此前，他一直是一位自由职业者。随后，在2107年加入了OpenAI任技术研究员，中间还离职有近一年时间，并在2020年5月再次入职。比如，在GPT-4o官方报博客中的演示，它可以生成一致的试图，重建复杂3D模型。这些所展示出的成果，离不开Nichol的贡献。Heewoo Jun与Nichol一样，Heewoo Jun在团队中也在负责图像、3D生成。根据OpenReview介绍，他曾在2015-2019年间在百度（美国... PC版： 手机版：