%20scale(0.62)'%20d='M12%201.8C12.7%207.2%2016.8%2011.3%2022.2%2012%2016.8%2012.7%2012.7%2016.8%2012%2022.2%2011.3%2016.8%207.2%2012.7%201.8%2012%207.2%2011.3%2011.3%207.2%2012%201.8Z'/%3e%3c/svg%3e)
%20scale(0.62)'%20d='M12%201.8C12.7%207.2%2016.8%2011.3%2022.2%2012%2016.8%2012.7%2012.7%2016.8%2012%2022.2%2011.3%2016.8%207.2%2012.7%201.8%2012%207.2%2011.3%2011.3%207.2%2012%201.8Z'/%3e%3c/svg%3e)
哈佛
哈佛风格简历模板
陈明远
高级研究员
13955667788 • chenmingyuan@example.com • 北京
男 • 1990-08
研究概述
人工智能领域高级研究员，专注于自然语言处理与大规模语言模型研究。在 ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶会发表论文 15 篇，Google Scholar 引用 2000+。拥有多项发明专利，具备从基础研究到产品落地的全链路经验。
工作经历
中国科学院计算技术研究所北京
高级研究员, 智能信息处理实验室2022-07 - 至今
主持国家自然科学基金面上项目「大规模预训练语言模型的高效微调方法研究」
带领 8 人研究团队完成大模型知识蒸馏与压缩技术攻关，模型推理速度提升 4 倍
与华为、百度等企业开展产学研合作，推动研究成果产业化落地
微软亚洲研究院北京
研究员, 自然语言计算组2019-08 - 2022-06
参与预训练语言模型 UniLM 系列的研发工作，成果发表于 NeurIPS 2020
提出基于对比学习的文本表示方法，在多项 NLU 基准上取得 SOTA 效果
负责机器翻译质量评估子方向，开发自动评估工具被内部广泛使用
科研项目
大规模语言模型高效微调研究|中科院计算所
项目负责人2023-01 - 至今
提出参数高效微调新范式 AdaptFormer，仅需 2% 额外参数即可匹配全量微调效果
开发开源微调工具包，GitHub Star 3000+，被 50+ 机构采用
相关成果发表于 ACL 2024 和 EMNLP 2023，累计引用 300+
多语言低资源翻译系统|微软亚洲研究院
核心研究员2020-03 - 2022-03
设计跨语言迁移学习框架，在低资源语言翻译任务上 BLEU 值提升 8 个百分点
构建包含 100+ 语言对的多语言平行语料库，支撑多项下游任务研究
成果集成至 Microsoft Translator，服务全球用户
知识增强对话系统|微软亚洲研究院
参与研究员2019-08 - 2020-06
提出知识图谱与对话生成融合的新模型架构 KG-Dialog
在 Wizard-of-Wikipedia 基准上取得当时最佳效果
论文发表于 ACL 2020，引用 200+
学术成果与荣誉
2024-01
ACL 2024 Outstanding Paper Award
2023-01
中科院院长优秀奖
2023-01
国家自然科学基金面上项目 (主持)
2020-01
NeurIPS 2020 Spotlight Paper
2023-01
发明专利：「基于知识蒸馏的模型压缩方法」(ZL202310xxxxx.x)
2021-01
发明专利：「多语言翻译中的跨语言迁移方法」(ZL202110xxxxx.x)
教育经历
中国科学技术大学合肥
博士 · 计算机科学与技术 · 计算机科学与技术学院2015-09 - 2019-07
研究方向：自然语言处理。博士论文获校优秀博士论文。
中国科学技术大学合肥
本科 · 计算机科学与技术 · 少年班学院·GPA: 3.9/4.32011-09 - 2015-06
技术技能
精通Python · 深度学习 · NLP · 分布式训练
熟练C++
