邮箱:mscds@cuhk.edu.cn    中文 | EN

返回上一页首页 > 新闻资讯

喜讯 | 数据科学 理学硕士22级晏志远获本校首届研究生科研论坛金奖

2024-01-23 阅读:608

香港中文大学(深圳)研究生院举办的首届研究生科研论坛已圆满落下帷幕,来自数据科学专业的2022级硕士晏志远同学于该论坛中取得理工学科组口头学术报告金奖。师从数据科学学院吴保元教授的晏志远目前已在NeurIPS、ICCV、Bioinformatics等国际会议/期刊上发表论文。


在本次科研论坛中,晏志远同学通过绘声绘色的演讲,将他的研究项目呈现给观众。论坛结束后,我们联系到晏志远同学进行了一次对话,听听理工科研人的心历路程。


演讲课题简介

演讲课题

A Generalizable Approach to Face Forgery Detection and the Introduction of 

DeepfakeBench



课题简介

This talk centers on the identification of manipulated images, with a special 

emphasis on face image forgeries, commonly known as deepfake. We address 

the challenge of generalization in this arena and spotlight research centered on 

a disentanglement-based approach, which leverages exclusively forgery-shared 

features for more general deepfake detection.Additionally, we will present the 

significant contributions of our innovative DeepfakeBench, a robust benchmarking 

tool designed for deepfake detection.




学生简介


晏志远

数据科学理学硕士2022级学生

研究领域:

人脸安全、深度伪造检测与生成、AI4Science


奖项荣誉:

  • 香港中文大学(深圳)首届研究生科研论坛口头报告金奖(理工学科组)

  • 香港中文大学(深圳)香港中文大学(深圳)学习成就奖学金一等奖

  • 第十、十一届中国大学生物理学术竞赛最佳选手奖


实践经历:

  • 2021.1-2021.6:大疆(DJI)担任算法工程实习生

  • 2021.9-2022.5:百度自然语言处理部担任算法研究实习生

  •  2023.1-2023.12:深圳市大数据研究院安全计算实验室(SRIBD)担任研究助理;与腾讯AILab展开校企合作联合发表研究成果

  •  2024.1至今:腾讯优图实验室进行算法研究


学生访谈


不断地重复让我差异化“出道”


谈起让众多应届毕业生一筹莫展的秋招,志远却含蓄地兴奋着,淡淡言道:“结果超出预期了”。成功发表论文让他拿到了大厂的入场券,但“Keep repeating”才是他脱颖而出的“个性化设置”。


Q

除了论文成果本身,你觉得科研还对你还有什么特别重要的影响吗?

A

科研提高了我的表达能力,这点在面试、工作中都很重要。其实做科研的时候会有很多presentation,比如说我们香港中文大学(深圳)研究生院举办的科研论坛。我觉得这个论坛对参与人的考核维度,除了有研究成果本身,还有一点是参与人能不能给别人讲明白自己的研究。我觉得让评委很清楚地了解你的工作在做什么是很重要的,尤其是在这种大家可能都来自不同研究领域的情况下。我觉得我能够在这个论坛当中脱颖而出的点就在于我“make it different”了,而这个差异化的点就是我把研究的内容讲的很清楚。我知道怎样陈述评委能够理解得比较好。


Q

那你是怎样锻炼出这种能力的呢?

A

这个还是得多参加学术会议和论坛,我进入科研之后,大概参加过50个以上的学术会议。其实一开始,我和别人讲我的想法,我讲不明白。但后来我每天都去和别人讲,想办法去让对方听懂,不断重复,让自己的演讲内容不断地迭代,这个能力慢慢就有了。

其实这次的研究论坛的演讲,我已经讲了好多好多遍了。在这之前,我10月份去参加巴黎的一个学术会议,现场有来自各个地方的学者。他们都来问我的项目,我一遍遍地讲给他们听。所以,到最后我已经明白我要怎么陈述我的项目,别人才能更好地理解我的研究。


Q

从科研中培养出来的这些能力有为你的求职提供什么样的帮助吗?

A

我刚刚提到的表达能力就非常有用,科研汇报需要这种能力,面试也一样。比如去互联网大厂面试,你可能本身很多方面都很好,但别人不知道你到底有多好。这中间有个gap——“你优秀”和“让别人觉得你优秀”。你需要去弥补这个gap,你就需要条理清晰地告诉面试官你做了哪些研究,解决了什么问题,让对方觉得你的工作是有贡献的。


学校是助力我飞跃的平台


香港中文大学(深圳)是志远真正开始科研之路的起点,也是能让他下一次飞跃的起跳点。从走进实验室的大门到走进研究领域顶尖学术论坛之门,大学有趣的capstone和诲人不倦的导师,为他搭建了他所渴望的桥梁和提供了最需要的指导。


Q

是什么契机让你开始做科研的?

A

我之前在百度实习的时候,帮他们跑过一些实验,以一个合作人的身份参与了科研文章的发表。那是我第一次接触科研,让我基本上了解了做实验是一个什么样的过程。但真正开始做科研是在香港中文大学(深圳)读研的时候。我通过学校的capstone,了解到不同的教授所研究的项目。其中,有一些项目的内容我很感兴趣,我就开始试着发邮件联系这些项目的教授,主动搭建参与科研的机会。


Q

你是如何去选择自己的导师的?

A

这得根据大家自己职业发展来定。比如说你想去读博,那你肯定就得找一些所研究的项目学术性比较强的教授做导师。如果你想要去业界的话,就要找业界背景强一点的导师。那比如我的导师是从腾讯AI LAB出来的,他有很多业界的资源。而我自己刚好很想要获得这样的资源,所以我希望他能成为我的导师。那最后,我的导师确实也介绍了很多业界资源给我。所以我觉得,选择导师要看自己的个人规划。


Q

导师是如何为你提供科研指导的呢?

A

首先,对于一个刚入门科研的人来说,最重要的是一个“引导”。我的导师会跟我解释需要去看什么样的文章,要从哪里入手以及提供一些现成的代码。这个阶段,他们更像一个“引航人”。当你入门之后,他们就不再只是“引导”,而是“指导”。他们会以一个审稿人的视角去提出一些问题,帮助你判断自己的研究的合理性和必要性,甚至会细致到提供一些写作措辞上的指导。

作为一个做AI研究的人,应该都听说过腾讯AI LAB,但是很少有人真的能有机会去跟那边的人合作,一起写文章。但是吴教授帮我搭了这个桥梁,而且他们确实给我了很大的指导,帮助我从0到1。最难忘的事情应该是,我当时第一轮整理完稿子,拿给老师看,老师从第一句话开始改起,一条一条过,过到最后的结论。那个时候整个稿子都是红的,那也是学到最多东西的时候。最后文章还真的中了,这是让曾经的我感觉最遥不可及的事情。

此外,我的导师还为我争取到了一次出国参加重要学术会议的机会。今年10月份,我能参加ICCV(International Conference on Computer Vision)会议,也是我的导师报销了全部经费。这应该是我们研究领域中最顶尖的一个会议了,所有这个领域的人都聚在了一起,你会有个community connection,这对我来说就是一个很大的提升。而且,我也能出国了解一下外面的世界。不过,我觉得巴黎没有那种卷起来的感觉。我有时候在酒店打代码,但是别人在chatting,你在coding,差点感觉。


足够好奇,足够热爱


诚然,好奇心和兴趣已经是老生常谈,但说起这两个词的时候,志远的眼睛里明显多了几分坚定和兴奋。


Q

你有什么学习或者科研心得想分享给大家吗?

A

我觉得最重要的是两点,第一点是外部条件,你要有一个很好的实验室。这个实验室的老师可以给到很多帮助给你。当然,你学校越好,你的老师肯定资源越多。第二点是你自己本身的好奇心。你得对你自己做的东西很有兴趣,你才会想去解决一些问题。如果你没有好奇心,你很难坚持去做你的科研。你不能说因为我要读一个博士学位,所以我“have to” 有一个论文,这是不对的。因为你根本就没有好奇心,对这个领域没有自己的想法。


Q

那你是怎样锻炼出这种能力的呢?

A

这个一方面就是在上课的时候发掘的。比如说,你听了某堂课,然后老师讲的某个东西让你产生兴趣。另一方面是你在实习工作的时候,你发现存在的某个问题,然后你想去解决它。

你在高校里,你有很多的时间和精力去研究很多你想做的事情。你可以在企业工作的时候,发现一个很重要的问题,和一个感兴趣的点,然后在高校当中进行研究。无论是上课还是实习,一旦你发现了你自己感兴趣的东西,加上你自己本身从小培养出来的好奇心,你就会想去研究它。

但你不能是一个“厌学族”,不是说你做了很多的题,就是为了上大学。如果你不是真的爱学习,那你怎么可能做得了那些研究型的东西呢?因为做科研的时候你会遇到很多困难,比如说可能没有人指导你;可能你实验失败了;可能你的写作被拒了;可能你收到的审稿意见全是负面评价,这些都会带来非常大的打击。所以只有你是一个具有好奇心的人,加上有某个东西触动了你,你才会去长期做一些真正感兴趣的东西,走得更远。


活动图分享



指导教授简介

吴保吴保元教授元教授

数据科学学院副教授

教育背景:

中国科学院自动化研究所博士
北京科技大学学士

研究领域:

人工智能安全隐私、计算机视觉、机器学习与最优化

奖项荣誉:

吴保元教授现为香港中文大学(深圳)数据科学学院副教授。吴教授于2009年毕业于北京科技大学自动化学院,2011至2013年以访问学生身份赴美国伦斯勒理工学院研究机器学习和计算机视觉,2014年6月在中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室获得模式识别和智能系统博士学位。其后,吴教授在2014至2016年在沙特阿拉伯的阿卜杜拉国王科技大学担任博士后研究员,在2016至2018年在腾讯AI lab担任高级研究员一职,并于2019年1月荣升为专家研究员。

吴教授的研究领域集中于机器学习、计算机视觉和优化,包括对抗样本、模型压缩、视觉推理、图像标注、弱监督或无监督学习、结构化预测、概率图形模型、视频处理和整数规划。



关于我们