帝国理工的计算机系做 AI 的组不少，但做贝叶斯深度学习、同时在 NeurIPS/ICML/ICLR 三大会都发过论文的年轻 PI，李颖真是比较突出的一个。她之前在微软研究院待过，现在是帝国理工的副教授（Associate Professor），组里 6 个 PhD、2 个博后。
课题组公开信息和推断
公开信息比较充分。她的个人主页列了组员名单、在研项目和发表论文。从论文署名看，她和组里学生的合作模式是比较密集的——近两年的论文大部分都有学生一作。这至少说明她不是甩手型导师。
新组/招生信号
她拿了 EPSRC New Investigator Award 和 ERC Starting Grant，这两笔钱加起来至少能支持 2-3 个 PhD 名额。ERC Starting Grant 在欧洲学术界含金量很高，能拿到说明她的研究方向被同行认可。从 funding 执行期来看，近两年应该还有名额在招。
机会与风险
机会：帝国理工 CS 系的平台不用多说，AI 方向的毕业生去 DeepMind、Google Brain、Meta AI 的比例很高。她的组偏理论和方法，适合想做学术或者去研究型实验室的人。
风险：帝国理工海外学生学费约 38,900 英镑/年，如果拿不到全奖，经济压力非常大。另外，她的组偏数学和理论，数学基础不够的人会比较痛苦。
论文中的申请信号
Debiasing Methods for Latent Variable Models
NeurIPS, 2024 | 引用 20
Robust Representation Learning via Perceptual Similarity
ICML, 2024 | 引用 35
RP 可以从"贝叶斯方法在大语言模型不确定性估计中的应用"切入。这是她现有工作和当前热点的交叉点。
邮件与面试问题
邮件第一段：写你做过哪个具体的概率模型或生成模型项目，用了什么推断方法（变分推断/MCMC/其他），结果怎样。面试需要确认的问题：具体有几个 funded position、是否接受 CSC、RA/TA 比例、第一年是否有 rotation。
学校资助/项目奖学金
帝国理工 PhD 标准资助约 21,500 英镑/年，海外学生学费约 38,900 英镑/年。President's PhD Scholarships 可以覆盖学费+生活费。她的 ERC 和 EPSRC 项目也可以直接 fund 学生。CSC-Imperial 联合奖学金也是一个渠道。
有概率模型或贝叶斯方法基础的人，这个组的学术训练质量和平台资源都很好。数学不够硬的人，先想清楚再申。
