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課題組介紹

清華大學(xué)協(xié)同交互智能課題組位于清華大學(xué)電子工程系羅姆樓，負(fù)責(zé)人為周伯文教授。該課題組致力于研究面向人工智能可信理論突破為基座的多模態(tài)交互數(shù)智化賦能關(guān)鍵技術(shù)，研究目標(biāo)為：構(gòu)建可解釋、可交互、可信賴(lài)、能推理、能決策、有知識(shí)、自適應(yīng)的新一代AI模型和理論，讓AI系統(tǒng)更好地與人協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，并更好地自適應(yīng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化中多應(yīng)用場(chǎng)景。

課題組主要研究方向包括：

多模態(tài)表征與交互

研究多模態(tài)信息的理解、生成、交互與知識(shí)圖譜的融合推理，提升人機(jī)協(xié)同場(chǎng)景下的認(rèn)知、創(chuàng)新與決策能力，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)融合的人工智能理論與方法。

人機(jī)協(xié)同智能方向

研究以人為中心的人機(jī)協(xié)同交互智能，研究以對(duì)話(huà)、交互等以人為中心的學(xué)習(xí)與誘導(dǎo)方式持續(xù)提升機(jī)器智能在非穩(wěn)態(tài)（non-stationary）應(yīng)用環(huán)境下的感知、認(rèn)知能力和任務(wù)遷移能力，提升復(fù)雜場(chǎng)景中人類(lèi)的生產(chǎn)效率以及人機(jī)耦合決策的交互協(xié)同能力。

大小模型協(xié)同方向

探索云邊端協(xié)同的云上預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型與場(chǎng)景化邊緣小模型的共同演繹與進(jìn)化，包括從大模型到小模型的自適應(yīng)簡(jiǎn)化，與多個(gè)邊緣小模型驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)大模型自演化。

可信賴(lài)AI方向

探索AI系統(tǒng)在全生命周期中的魯棒性、泛化性、可解釋性、隱私保護(hù)和公平無(wú)偏等多個(gè)維度的可信賴(lài)問(wèn)題，包括可信賴(lài)AI各維度之間的相互作用以及評(píng)估指標(biāo)等方面的研究。

課題組關(guān)注學(xué)術(shù)前沿與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代機(jī)遇，秉持產(chǎn)學(xué)研一體化落地的價(jià)值理念，承擔(dān)科技部2030-新一代人工智能重大項(xiàng)目等多項(xiàng)課題。當(dāng)下，人工智能方興未艾，還有太多可能性需要我們一起去探索和重新思考，例如:

1. 面向?qū)W術(shù)前沿，AI發(fā)展的理論瓶頸和技術(shù)制約在哪里？如何突破？

2. 面向國(guó)民經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)，如何提煉AI真問(wèn)題？如何解決真問(wèn)題、帶來(lái)真價(jià)值？

3. AI與其他學(xué)科的交叉，會(huì)產(chǎn)生哪些新的旗艦型應(yīng)用？對(duì)應(yīng)的核心科學(xué)問(wèn)題是什么？

課題組負(fù)責(zé)人在學(xué)術(shù)研究、技術(shù)轉(zhuǎn)化及產(chǎn)業(yè)融合方面，均擁有豐富經(jīng)驗(yàn)。課題組負(fù)責(zé)人在紐約IBM T. J. Watson研究中心從事學(xué)術(shù)研究15年，發(fā)表過(guò)多篇具有開(kāi)創(chuàng)性影響力的學(xué)術(shù)工作他引上千次。例如，作為課題負(fù)責(zé)人曾在”A Structured Self-Attentive Sentence Embedding”一文中首次提出自注意力+多頭表征等核心理念，相關(guān)研究被Transformer等論文引用并認(rèn)可為先驅(qū)工作，成為自然語(yǔ)言和圖表征的新范式，被大量多模態(tài)表征與理解模型和系統(tǒng)所采用，2017年后被引用近2000次。此外，課題組負(fù)責(zé)人曾在“Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and Beyond”文中定義了新的生成模型結(jié)構(gòu)。被斯坦福大學(xué)AI Lab負(fù)責(zé)人Chris Manning教授評(píng)價(jià)為AI文本生成領(lǐng)域奠基性工作之一，該論文和后續(xù)論文他引近2000次和超千次。

在學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合方面，課題組負(fù)責(zé)人長(zhǎng)期致力于AI前沿技術(shù)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)造。2003年即研發(fā)了世界首個(gè)嵌入式大詞匯量雙向語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)并成功獲得應(yīng)用。多年來(lái)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)多次打造人工智能開(kāi)放技術(shù)平臺(tái)，并應(yīng)用于語(yǔ)音翻譯、智能客服、導(dǎo)購(gòu)助手、內(nèi)容生成、智能供應(yīng)鏈、數(shù)字虛擬人、AI質(zhì)檢、智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)、數(shù)智化協(xié)同等大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)數(shù)智化場(chǎng)景。歷任京東集團(tuán)高級(jí)副總裁、集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席、京東云與AI總裁、京東人工智能研究院創(chuàng)始院長(zhǎng)；2003年留美博士畢業(yè)后加入IBM T. J. Watson 研究院歷任研究員、PI、研究總監(jiān)等，任IBM人工智能基礎(chǔ)研究院院長(zhǎng)、IBM Watson集團(tuán)首席科學(xué)家(Chief Scientist)，IBM杰出工程師。

課題組負(fù)責(zé)人介紹（合作導(dǎo)師）

周伯文，清華大學(xué)電子系長(zhǎng)聘教授、清華大學(xué)惠妍講席教授，IEEE Fellow、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）會(huì)士。從事人工智能基礎(chǔ)理論和核心前沿技術(shù)的研究、應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)化二十多年，研究領(lǐng)域包括語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)內(nèi)容理解與生成、知識(shí)表征與推理、人機(jī)對(duì)話(huà)、可信賴(lài)AI等，同時(shí)多年來(lái)致力于科技產(chǎn)品的創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化，領(lǐng)軍打造了多個(gè)人工智能、數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)品。已發(fā)表論文百余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用量超13500次，授予數(shù)十項(xiàng)專(zhuān)利。曾擔(dān)任IEEE語(yǔ)音語(yǔ)言技術(shù)專(zhuān)家組成員，IEEE Transactions期刊編委。榮獲2020年吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)。曾作為主要技術(shù)完成人多次獲得IBM杰出技術(shù)成就獎(jiǎng)和杰出技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)，作為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和高管獲IBM杰出技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)成就獎(jiǎng)、“Best of IBM”等。

學(xué)術(shù)和社會(huì)兼職包括國(guó)家新一代人工智能治理專(zhuān)家委員會(huì)委員、國(guó)家新一代人工智能發(fā)展研究中心專(zhuān)家委員，上海市人工智能戰(zhàn)略專(zhuān)家咨詢(xún)委員會(huì)委員，北京市、 廣州市、成都市政府特聘科技顧問(wèn)，并擔(dān)任北京大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)、上海交通大學(xué)、香港中文大學(xué)（深圳）、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等兼職教授、博士生導(dǎo)師。

博士后招聘（兩到三位）

基本要求

1. 符合清華大學(xué)博士后招收條件，具有博士學(xué)位，年齡在35周歲以下，獲得博士學(xué)位的年限一般不超過(guò)3年；

2. 科研思維活躍、創(chuàng)新能力強(qiáng)、具有強(qiáng)烈的技術(shù)創(chuàng)新和科研熱情；

3. 具有良好的英文文獻(xiàn)閱讀、寫(xiě)作能力，具有較強(qiáng)的編程能力；

4. 工作勤奮、踏實(shí)，責(zé)任心強(qiáng)，有良好的團(tuán)隊(duì)意識(shí)和協(xié)作精神。

研究方向及專(zhuān)業(yè)要求

1. 多模態(tài)表征與交互。研究?jī)?nèi)容同上。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域以第一作者發(fā)表過(guò)高水平論文者，有多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型及相關(guān)任務(wù)應(yīng)用等研究背景的優(yōu)先。

2. 人機(jī)協(xié)同智能方向。研究?jī)?nèi)容同上。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域以第一作者發(fā)表過(guò)高水平論文者，有人機(jī)交互、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)等研究背景的優(yōu)先。

3. 大小模型協(xié)同方向。研究?jī)?nèi)容同上。在機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域以第一作者發(fā)表過(guò)高水平論文者，有大模型輕量化、稀疏/模塊化網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和云邊模型協(xié)同訓(xùn)練及推理等研究背景的優(yōu)先。

4. 可信賴(lài)AI方向。研究?jī)?nèi)容同上。在機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域以第一作者發(fā)表過(guò)高水平論文者，有深度學(xué)習(xí)可解釋性、域外泛化性等研究背景的優(yōu)先。

工資待遇

1. 薪資、保險(xiǎn)等按照國(guó)家和清華大學(xué)博士后管理辦法執(zhí)行；

2. 可申請(qǐng)清華博士后公寓或享受住房補(bǔ)貼；

3. 解決子女入園、入學(xué)（初中）；

4. 推薦申請(qǐng)各類(lèi)博士后支持計(jì)劃，包括博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃、博士后引進(jìn)項(xiàng)目、清華大學(xué)“水木學(xué)者”支持計(jì)劃等（具體信息請(qǐng)查詢(xún)清華大學(xué)博士后官網(wǎng)；

5. 電子工程系設(shè)有冠名博士后，資助優(yōu)秀博士后，額外支持20萬(wàn)/年* 2年。

申請(qǐng)材料

1. 本人簡(jiǎn)歷；

2. 學(xué)術(shù)成果材料，包括發(fā)表論文及收錄情況、獲獎(jiǎng)情況、專(zhuān)利、主要負(fù)責(zé)和參與課題情況等。

工程師招聘（兩到三位）

崗位名稱(chēng)

算法工程師

崗位描述

1. 從事多模態(tài)人機(jī)協(xié)同智能交互平臺(tái)研發(fā)工作；

2. 負(fù)責(zé)CV、NLP等相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)，對(duì)相關(guān)任務(wù)給出算法方案并進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)及調(diào)優(yōu)；

3. 參與實(shí)驗(yàn)室相關(guān)學(xué)術(shù)工作與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)。

科研任務(wù)

多模態(tài)人工智能的理解、生成、交互與推理

公共服務(wù)

幫助設(shè)立因材施教人工智能+系統(tǒng)方面的本科生培養(yǎng)體系與實(shí)驗(yàn)室學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

任職要求

1. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷；

2. 具有較強(qiáng)的編程能力，掌握Python、C/C++、Java等基礎(chǔ)編程語(yǔ)言，至少熟練使用一種編程語(yǔ)言；

3. 熟悉TensorFlow、Pytorch等深度學(xué)習(xí)框架，具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和英語(yǔ)閱讀能力；

4. 熟悉深度學(xué)習(xí)以及常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能熟練運(yùn)用相關(guān)算法解決有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題；

5. 具有深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)、AI算法設(shè)計(jì)/復(fù)現(xiàn)及開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)、自我驅(qū)動(dòng)的交叉復(fù)合型?才優(yōu)先考慮；

6. 有良好的心理素質(zhì)和溝通能力，有強(qiáng)烈求知欲，對(duì)人工智能領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)有熱情，自我驅(qū)動(dòng)力、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)優(yōu)先考慮。

申請(qǐng)程序

1. 申請(qǐng)人提交申請(qǐng)意向

2. 合作導(dǎo)師向院系推薦

3. 院系集中面試

4. 校機(jī)關(guān)審核

5. 國(guó)家審批

6. 學(xué)校通知錄用

7. 申請(qǐng)人辦理進(jìn)校手續(xù)