招生简介

研究方向

主要研究方向为开放动态环境下的可信高效人工智能，涵盖自然语言、图与时间序列等数据的理论技术研究。旨在开发多模态可泛化基础模型及系统，利用结构化知识实现可靠的感知、推理与决策，其应用涵盖推荐系统、智能体及科学计算等领域。近期研究方向包括：

面向大模型对齐微调的强化学习（RLHF，RLVR等）
智能体与大模型复杂推理
以图为中心的多模态基础模型
面向科学计算的图学习与大模型

科研资源

科研指导：以科研为导向，提供细致的一对一科研指导和论文培训
硬件资源：充足的计算资源支持
合作交流：联系一流的高校、机构、企业合作者，提供真实有影响力的科研问题与需求
访问留学推免机会：可提供详实有力的推荐信，并择优推荐至Stanford、UIUC、NTU、NUS、HKUST、清华、北大、上海交大等海内外高校交流访问或读研、读博，或优先本校推免保研

背景要求

对科研充满热情、积极进取
具备扎实的编程能力和一定科研经历
欢迎本科生实习生提早加入课题组，进行系统科研训练
加分项：有机器学习、人工智能、数据挖掘领域相关的科研经历和论文投稿/发表

联系方式

有意者请邮件联系，我们会尽快回复并安排交流，期待你的加入！

邮箱：ruijiew [AT] buaa.edu.cn
标题：“申请实习生/硕士/博士+姓名+院校”
内容：简历、成绩单、研究兴趣等信息