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方向

通用人工智能 探索具有人類水平學(xué)習(xí)、推理與泛化能力的智能系統(tǒng)，推動(dòng)AI從“專用”向“通用”跨越。研究方向包括：大規(guī)模語言模型，大規(guī)模知識(shí)與推理系統(tǒng)，多模態(tài)認(rèn)知架構(gòu)、元學(xué)習(xí)與自適應(yīng)系統(tǒng)、具身智能與機(jī)器人交互、復(fù)雜場(chǎng)景與復(fù)雜系統(tǒng)下的自主決策等。旨在構(gòu)建可解釋、可遷移、可進(jìn)化的通用智能體，賦能全領(lǐng)域革新。 人工智能基礎(chǔ)理論 深耕AI底層邏輯，突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸。研究涵蓋：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，深度學(xué)習(xí)理論、新型優(yōu)化算法、因果推理與概率建模、魯棒性與安全機(jī)制、分布式學(xué)習(xí)理論等。通過數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)的交叉融合，為下一代AI技術(shù)奠定理論基石。 AI for Science 以人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)，加速傳統(tǒng)科研范式變革。聚焦金融經(jīng)濟(jì)（如量化決策，宏觀經(jīng)濟(jì)決策）、生物醫(yī)藥（如蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)、藥物發(fā)現(xiàn)）、計(jì)算物理（如量子模擬、材料逆向設(shè)計(jì)）、地球科學(xué)（如氣候建模、災(zāi)害預(yù)測(cè)）等方向，結(jié)合科學(xué)大數(shù)據(jù)、物理啟發(fā)生成模型、符號(hào)與神經(jīng)混合系統(tǒng)，構(gòu)建“AI科學(xué)家”輔助平臺(tái)。

一、崗位職責(zé)：

二、資歷要求：

1、人工智能、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)博士生或碩士生；

2、有實(shí)際智能系統(tǒng)或智能算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)使用智能算法解決實(shí)際問題有熱情；

3、以主要作者身份在國際高水平國際會(huì)議與期刊上發(fā)表過原創(chuàng)研究論文者優(yōu)先；

4、每周可全職實(shí)習(xí) 3 天以上。