CMU LTI 博士生 Simran Khanuja 求职：聚焦评测、对齐与多模态
simi_97k · x · 2026-11-02
CMU LTI 最后一年博士生 Simran Khanuja（导师 Graham Neubig）宣布进入业界求职市场，方向覆盖 post-training、评测、对齐与多模态，开放 DM 联系。
其研究三大板块：
- LLM/多模态评测：图像跨文化转创（EMNLP 2024 最佳论文）、长尾语言语音理解 FLEURS（SLT 2022 最佳论文）、语码混合输入 GLUECoS
- 模型与方法：MuRIL、Pangea、Cultural Pangea 等多语言/文化覆盖改进，推理时可控 steering，图像生成多样性 T-DIG
- 数据选择与合成数据：数据高效微调 DeMuX 等
曾获 MIT EECS Rising Star、CMU Waibel Presidential Fellowship 等荣誉。
所属事件:CMU 博士生 Simran Khanuja 求职，拒绝被关键词定义(2 条相关)→
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