合肥网站设计网站,贵州两学一做专题网站,如何更改网站关键词,四川城乡建设网站证件查询大家好#xff0c;我是陈勇超#xff0c;我将于2026年8月加入清华大学人工智能学院 (College of AI)#xff0c;担任助理教授。我正在寻找2027秋季入学的博士生#xff08;可以提前跟我开始预研#xff09;。此外#xff0c;我们课题组长期招收全职或者兼职的实习生/研究…大家好我是陈勇超我将于2026年8月加入清华大学人工智能学院 (College of AI)担任助理教授。我正在寻找2027秋季入学的博士生可以提前跟我开始预研。此外我们课题组长期招收全职或者兼职的实习生/研究助理本科、学士后(Gap Year)、硕士等均可申请 长期有效会有实习工资补助。如果有兴趣请给我发邮件 (yongchaochen12gmail.com)附上你的简历和成绩单简要介绍你的研究兴趣和研究经历。导师介绍我即将博士毕业于哈佛大学和麻省理工学院合作导师为Chuchu Fan, Na Li, Nicholas Roy同时也有在工业界例如Google ResearchDeepMindMicrosoft ResearchMIT-IBM Watson AI Lab等研究经历。更多信息可以参考个人主页https://yongchao98.github.io/YongchaoChen/。我的研究方向本课题组的研究兴趣聚焦于大模型、机器人、神经-符号人工智能Neuro-Symbolic AI以及 AI for Science 的交叉领域。我们的核心目标是探索面向自主系统的通用性强、可扩展的神经-符号模型General, Scalable Neuro-Symbolic Models for Autonomy以提升智能体和机器人在复杂环境中的理解、推理、规划与决策能力。尽管当前的大模型已在智能体与机器人领域得到广泛应用但在可靠性、泛化能力、处理复杂问题能力以及长期自主性等方面仍存在显著不足。本课题组旨在探索融合学习Learning与符号方法Symbolic Reasoning的研究范式发展新一代具备通用性与可扩展性的模型架构以支撑复杂环境下的自主决策与智能行为泛化。我的工作多次被MIT News和MIT News Spotlight报道。我未来的研究兴趣基础模型与神经-符号方法Foundation Models Neuro-Symbolic AI聚焦大语言模型与多模态模型LLM/VLM的后训练Post-Training、推理Reasoning、规划Planning与工具使用Tool-Use探索融合符号结构与学习机制的神经-符号模型以提升模型的系统性推理能力与泛化性能。机器人与自主系统Robotics Autonomous Systems研究机器人任务与运动规划Task and Motion Planning、机器人基础模型Robotic Foundation Models, VLAs以及触觉感知、人形机器人、操作、导航、控制与优化、多机器人系统和机器人力学等方向推动具备长期自主性与复杂操作能力的智能机器人系统发展。科学智能AI for Science探索基础模型与机器人技术在自主科学发现Autonomous Scientific Discovery中的应用研究面向科学问题的模型构建、实验决策与自动化系统加速科学研究流程与知识发现。招生意向希望有扎实的编程和数理基础优秀的英语能力。不限专业欢迎不同背景的学生申请计算机/电子/自动化/机械/数学/物理都可以最看重同学的好奇心和自我驱动力。虽然这则广告是招博士生也非常欢迎对我研究感兴趣的本科生和博士后来联系我我的邮箱是yongchaochen12gmail.com。我会认真阅读每一封申请邮件无论能否达成合作意向我都会在三天内邮件回复。实验室和学校资源导师与国内外人工智能实验室(THU, MIT, Harvard, Berkeley, Stanford, UPenn, Georgia Tech, NYU等)建立了长期的合作有充足的交流合作的机会。同时可推荐国内外工业界(DeepMind, Meta, Microsoft Research, Nvidia, IBM, Waymo, and Frontier AI Labs等)实习交流机会。欢迎有意向的同学申请