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方向

通用人工智能
探索具有人類水平學習、推理與泛化能力的智能系統(tǒng)，推動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)模知識與推理系統(tǒng)，多模態(tài)認知架構、元學習與自適應系統(tǒng)、具身智能與機器人交互、復雜場景與復雜系統(tǒng)下的自主決策等。旨在構建可解釋、可遷移、可進化的通用智能體，賦能全領域革新。
人工智能基礎理論
深耕AI底層邏輯，突破現有技術瓶頸。研究涵蓋：統(tǒng)計學習理論，深度學習理論、新型優(yōu)化算法、因果推理與概率建模、魯棒性與安全機制、分布式學習理論等。通過數學與計算科學的交叉融合，為下一代AI技術奠定理論基石。
AI for Science
以人工智能驅動科學發(fā)現，加速傳統(tǒng)科研范式變革。聚焦金融經濟（如量化決策，宏觀經濟決策）、生物醫(yī)藥（如蛋白質設計、藥物發(fā)現）、計算物理（如量子模擬、材料逆向設計）、地球科學（如氣候建模、災害預測）等方向，結合科學大數據、物理啟發(fā)生成模型、符號與神經混合系統(tǒng)，構建“AI科學家”輔助平臺。

一、崗位職責：

二、資歷要求：

1、人工智能、數學、計算機科學等相關專業(yè)博士生或碩士生；

2、有實際智能系統(tǒng)或智能算法實現經驗，對使用智能算法解決實際問題有熱情；

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

4、每周可全職實習 3 天以上。