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3一、对谈嘉宾介绍：
嘉宾：金致静学姐
- 多伦多大学CS系最年轻的助理教授
- 德国马普所博士和博士后，师从著名机器学习专家Bernhard Schölkopf教授
- 研究方向：人工智能、大语言模型、因果推理、AI安全性与伦理
- 荣获3项"学术新星"(Rising Stars) 奖项，2个NeurIPS 2024 Workshop最优论文奖，研究成果获《CHIP杂志》《连线》杂志及《MIT新闻》等权威媒体报道
- 个人网站：zhijing-jin.com
嘉宾：赵雅洲学姐
- 纽约大学BME系最年轻的PhD Candidate
- 研究方向：计算神经科学、疼痛、感知
- 2020年到2024年在港大修BME和CS，基金与奖学金来源包括谭荣芬创新基金会、Philomathia基金会、香港科学园、宋庆龄基金会、香港教育局、香港科学院、加拿大信息技术与综合系统数学组织、 香港青年联会等。
- NeuroHarbor创始人，获《明报》A叠报道。
- 个人网站：yazhou-z.github.io
主持人：王一澍学长@一树知秋 （《一树聊天室》主播）
- 计算机工程专业
- JHU研究生在读
- 研究兴趣：EconCS和Multi-agent Learning
- 个人网站：issuewong.com
本期速览：
1. 港大本科时期的经验
金致静学姐：
- 自主性: 从大陆到香港的全英文环境转变，学会DIY自己的生活（课程选择、社交圈等）。
- 国际视野: 港大提供丰富的国际交流机会，帮助明确个人兴趣。
赵雅洲学姐：
- 主动探索隐藏资源: 主动联系教授与同辈，获取港大等平台提供的“隐藏资源”。
- 同辈中的榜样力量: 金致静学姐2021年的分享对学术路径有深远影响（如思维方式）。
2. 交换经历与学术兴趣塑造
金致静学姐：
- MIT交换: 不同于香港对金融的重视，当地氛围更专注于CS研究，同学课后高强度协作，使兴趣方向更坚定地转向科研。
赵雅洲学姐：
- UC Berkeley交换: 当地文化和主流学科与香港不同，接触到很多triple major和pre-med的优秀同学，加入实验室建立长期合作。
3. 为何选择学术道路？
金致静学姐：
- 教授生活的吸引力: 时间自由、持续创新、与年轻人互动。
- 关键节点: 大二接触NLP研究，MIT教授榜样+研究这条道路可行。
赵雅洲学姐：
- 港大绝佳支持体系: 港大本科生科研基金、教授开放office hour。
- 榜样力量: 金致静学姐的学术分享激发向往。
问题回应：
- 因就业需求而可能需要读博，要不要读？
- 工作后再读博还有机会吗？
4. 研究方向与领域洞见
金致静学姐 - 因果推理与AI安全
- 研究方向介绍
- 举例说明“相关性≠因果性”？
- 如何发现隐藏的因（如未知致癌因素）？
- 获取哪些数据？
- 最想攻破的学科领域？
- 如何从工程问题的角度打开AI safety？
- AI safety与alignment的区别？
- 对商业闭源模型安全性的看法？
赵雅洲学姐 - 计算神经科学
- 当前研究及临床应用
- 如何找到passion？
- BME+CS背景
- 创业经历：天时地利人和
5. 博士申请与读博生活
申请经验：
- 金致静学姐: 推荐信权重高，需证明独立研究能力。
- 赵雅洲学姐: 通过学术会议直接接触未来的导师。
读博选择：为何选择这座城市和这所学校？
- 金致静学姐：对博士而言，最重要的是老板；其他如研究话题等都有灵活空间
读博体验：
- 赵雅洲学姐: 远超预期的快乐。
- 在美读博生活分享
- 金致静学姐: 博士后期逐渐明确教职路径。
6. 教职视角与实验室管理：金致静学姐
教职选择：
- 选择多伦多的关键因素？支持风险较高的好奇心驱动的研究&系内氛围友善。
- 加拿大教职funding机制？
- 如何确定毕业并进入教职的时机？
与人合作：
- 如何与比自己senior的人沟通？
- 如何作为一个本科生/Junior，成为他人愿意合作的对象？
- be responsible
- 做好meeting notes并在下次meeting时有所回应、有所进步
- self reflection
- 如何作为一个本科生/Junior，成为他人愿意合作的对象？
- 如何建立合作，何时主动出击探索新合作？
- 如何带mentee？
实验室建设：
- 想建立何种vibe的团队？depends on研究方向。当这是一个big lab时，期待多样背景的学生。
- 完成一篇论文的process是怎样的？
- 如何找学生？
- 招博士生的核心考量？
7. 快问快答环节
- 最喜欢的城市
- 学术之路上最感谢的人
- 今年生活上的目标
- 最崇拜的人
补充链接：
金致静学姐个人网站：zhijing-jin.com
赵雅洲学姐个人网站：yazhou-z.github.io
王一澍学长个人网站：issuewong.com
赵雅洲学姐所在并推荐的实验室： PI: Jing Wang @NYU Langone
本期嘉宾赵雅洲学姐是纽约大学博士生，研究方向为计算神经科学。她热衷于与有志于探索神经机制及其临床应用的同学建立mentorship并分享经验。如果您希望申请成为雅洲的mentee，请填写这份约 5 分钟的表格：docs.google.com
Message: I’m Yazhou Zhao, a PhD student at New York University researching computational neuroscience. I’m passionate about mentoring students and early-career researchers who are interested in exploring neural mechanisms and their clinical applications.
If you’d like to be considered as a mentee, please fill out this short 5-minute form: docs.google.com
讨论中提到并感谢的人：
Jing Wang: nyulangone.org
黄炳升教授：bme.szu.edu.cn
张世明教授：repository.hku.hk
Wei-Ning, Lee：www.eee.hku.hk
Xinyu Tian：scholar.google.com
Guoyang Liu：guoyang.work
Di Jin：jind11.github.io
Qipeng Guo：openreview.net
Bernhard Schölkopf：scholar.google.com
Rada Mihalcea：scholar.google.com
Mona Diab：www.lti.cs.cmu.edu
Mrinmaya Sachan：rycolab.io
