写给希望到本组读研的同学（更新于2026年03月21日）

有兴趣到我组学习的学生，可发邮件到我学校邮箱（@ynu.edu.cn），邮件标题为“已读写给希望到本组读研的同学”

以下所有支持和要求如果与学校学院政策冲突，以学校学院政策为准。

基本情况

1，科研方向

自然语言处理，机器学习，人工智能

2，组情况

组内9名硕士研究生，研究方向包括：句法语义分析，对话生成，时序预测，联邦学习，多模态融合，大模型安全等。

组内学习和科研氛围非常融洽。详细信息见LangNexus Group微信公众号。

对学生的支持

1，经费支持

经费覆盖国内外会议、期刊发表等所涉及科研成果的一切费用。

2，科研

• 本研究组的所有学生包括我在内都有自己的研究课题，鼓励互相合作讨论；

• 尊重且谨慎对待所有科研想法，鼓励学生提出自己的科研想法；

• 提供尽可能充足的GPU计算资源；

• 每个学生的第一篇论文会一字一句修改和指导。如需要，之后的论文提供必要的修改帮助；

• 科研成果严格按照贡献度署名。

对学生的要求

1，前提条件

较强的英语读写能力、沟通能力、学习能力和数学基础；

扎实的机器学习、深度学习、预训练模型和大语言模型基础（强烈建议）。

2，科研要求

• 科研学习时间自由。建议每天至少8个小时的科研学习，节假日不做限制（特殊情况除外，例如投稿日期临近、科研进度过慢等）；

• 每周一次的组会，每周至少一次的1对1的交流；

• 独立思考，平等交流，知无不言，言无不尽；

• 任何论文投稿和其他合作，需提前告知和商量。

3，毕业要求

科研需要认真严谨的态度和敢于突破的勇气，论文是科研成果的唯一展现形式。

学术型硕士毕业要求：结合硕士毕业论文的撰写要求，2-3个完整且连续的研究工作，其中一个工作达到CCF A/B类论文水平。

专业型硕士毕业要求：结合硕士毕业论文的撰写要求，2-3个完整且连续的研究工作。

以上适用于2026年入学的学生。

4，实习要求

在满足毕业条件并且不影响毕业论文写作的前提下，提前通知导师，鼓励任何时候实习。