满绩毕业，谷歌 Gemini 团队新晋华人博士给科研新人的7点建议

主要观点总结

本文讲述了薛复昭作为新晋华人博士加入Google DeepMind致力于Gemini预训练和多模态研究的经历，并分享了在攻读博士期间的心得体会。文章涵盖了工程能力在研究中的重要性、与优秀人才共事对提升研究品味的帮助、制作简洁而有见地的演讲的技巧、筛选论文的方法、阅读论文的技巧、换位思考对提升写作和演讲的效用，以及博士学位对于从事大语言模型研究的价值和意义。

关键观点总结

关键观点1: 薛复昭加入Google DeepMind

薛复昭作为新晋华人博士加入Google DeepMind，致力于Gemini预训练和多模态研究。

关键观点2: 工程能力的重要性

工程能力是研究的基础，特别是在人工智能领域，实现想法是关键步骤。

关键观点3: 与优秀人才共事的价值

与优秀人才共事有助于提升研究品味，通过交流和合作能更深入地了解研究方向和技术趋势。

关键观点4: 简洁而有见地的演讲技巧

在面试或研究演讲中，要专注于制作一个连贯且富有见地的演讲，保持听众的兴趣。

关键观点5: 论文筛选和阅读方法

要果断筛选论文，关注有影响力的工作和知名作者，按时间顺序阅读论文以研究趋势演变。

关键观点6: 换位思考对写作和演讲的效用

换位思考在写作和演讲中非常有帮助，要考虑读者的背景和限制，以及作者写作时的思路。

关键观点7: 博士学位的价值

博士学位有助于提供宝贵的学习经验，特别是在教学模块方面。但对于直接为大语言模型做出贡献的研究者，加入工业实验室可能更有效。

文章预览

 Datawhale干货  分享：薛复昭，来源：新智元 就在Gemini 2.0发布之前几天，一位新晋华人博士宣布加入Google DeepMind，作为高级研究科学家致力于Gemini预训练和多模态研究。 薛复昭，博士毕业于新加坡国立大学师从尤洋教授，2021年以5.0的GPA成绩硕士毕业于南洋理工大学，师从庄永聪教授和孙爱欣教授。 在新加坡国立大学攻读博士期间，曾在Google Brain与谷歌天才科学家Yi Tay和Mostafa Dehghani一起实习，并在NVIDIA GEAR与Jim Fan和Yuke Zhu一起实习。 读博3年的7点心得 工程能力是研究的基础 虽然工程能力普遍很重要，但在学术界似乎特别被低估。例如，在我几年前的经历中，人工智能博士招生很少进行编程面试。这很令人惊讶，因为实现是将人工智能想法付诸实践的关键步骤。许多人可能会广泛讨论研究概念，但无法将其转化为实际应用。 强大的工程能力不仅能 ………………………………