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2050 研究院

2050 RESEARCH

我們的使命

為昆侖在通用人工智能(AGI)的中長(zhǎng)期發(fā)展中提供基礎(chǔ)研究維度上的支持,增強(qiáng)自主創(chuàng)新,加速實(shí)現(xiàn)AGI的步伐,同時(shí)專注于AGI相關(guān)課題的科技創(chuàng)新,提升企業(yè)的理論與技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。

我們的愿景

跨越“奇點(diǎn)”、探索未知世界、創(chuàng)造美好未來(lái),成為一家面向未來(lái)
世界的卓越科學(xué)研究機(jī)構(gòu)!

研究方向

FM2.0

Agent

新型FoundationModels及應(yīng)用

訓(xùn)練和推理加速

可解釋性等理論研究

Virtual Agent

Physical Agent

學(xué)術(shù)論文

Reinforcement Learning from Diverse Human Preferences

Wanqi Xue, Bo An, Shuicheng Yan, Zhongwen Xu

IJCAI 2024 Conference

August 2024

Keywords: Reinforcement Learning, Human Preferences, Human Feedback, Rewards

Exploring Diffusion Time-steps for Unsupervised Representation Learning

Zhongqi Yue, Jiankun Wang, Qianru Sun, Lei Ji, Eric I-Chao Chang, Hanwang Zhang

ICLR 2024 Conference

May 2024

Keywords: unsupervised representation learning, diffusion model, representation disentanglement, counterfactual generation

Synapse: Trajectory-as-Exemplar Prompting with Memory for Computer Control

Longtao Zheng, Rundong Wang, Xinrun Wang, Bo An

ICLR 2024 Conference

May 2024

Keywords: AI Agents, Large Language Models, Prompting

True Knowledge Comes from Practice: Aligning Large Language Models with Embodied Environments via Reinforcement Learning

Weihao Tan, Wentao Zhang, Shanqi Liu, Longtao Zheng, Xinrun Wang, Bo An

ICLR 2024 Conference

May 2024

Keywords: Reinforcement Learning, Large Language Models, Parameter-Efficient Fine-Tuning

Enhancing Video-Language Representations with Structural Spatio-Temporal Alignment

Hao Fei; Shengqiong Wu; Meishan Zhang; Min Zhang; Tat-Seng Chua; Shuicheng Yan

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

April 2024

Keywords: Videos, Semantics, Transformers

開(kāi)源

Skywork

Vitron

AgentStudio

PointCloudMamba

天工

2050 人才計(jì)劃

FOR THE BEST AND THE BRIGHTEST

天工2050博士聯(lián)培項(xiàng)目

(面向所有國(guó)籍)

介紹

基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)對(duì)于發(fā)展下一代技術(shù)至關(guān)重要。為此,2050研究院與新加坡頂尖大學(xué)合作,推介《天工2050工業(yè)博士生聯(lián)合培養(yǎng)項(xiàng)目》,為您提供獨(dú)特的機(jī)會(huì)組合 —— 在2050研究所開(kāi)展激動(dòng)人心的研發(fā)工作的同時(shí),也能在學(xué)校里追求世界頂級(jí)的研究生培訓(xùn)。

在高校與2050研究院的導(dǎo)師共同指導(dǎo)下,完成博士學(xué)位的要求,并在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里取得巨大的學(xué)術(shù)成果。

介紹

候選人的期望

獲入選的候選人將成為公司的全職員工,同時(shí)在我們的兩間合作大學(xué)(新加坡國(guó)立大學(xué)及南洋理工大學(xué))進(jìn)行全職的博士培訓(xùn)。

除了與我們的研究團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行人工通用智能領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性研究,專注于基礎(chǔ)模型2.0和代理之外,候選人將與我們的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)密切合作,在頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)布有影響力的研究成果,對(duì)人工通用智能社區(qū)產(chǎn)生重大影響。

候選人的期望

資格標(biāo)準(zhǔn)

  • 顯示對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)職業(yè)生涯的強(qiáng)烈興趣;
  • 熱衷于AIGC大模型 (語(yǔ)言、視覺(jué)/多模態(tài)、音樂(lè)/語(yǔ)音,視頻,3D) 及相關(guān)技術(shù);
  • 精通諸如 PyTorch、TensorFlowJAX 之類的可微編程框架;
  • 擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)/工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)士或碩士學(xué)位者優(yōu)先;
  • 必須滿足大學(xué)的研究生入學(xué)和學(xué)術(shù)要求;
  • 對(duì)于現(xiàn)有的博士候選人,必須在研究生項(xiàng)目中不超過(guò)2年;

資格標(biāo)準(zhǔn)

福利

月薪6000新幣
外加醫(yī)療保險(xiǎn)和許多就業(yè)福利
4年學(xué)費(fèi)全額贊助
會(huì)議和旅行津貼
電腦設(shè)備和GPU計(jì)算資源

福利

申請(qǐng)方式

如何申請(qǐng)

有意申請(qǐng)者應(yīng)通過(guò)電子郵件向sghrpub@kunlun-inc.com發(fā)送動(dòng)機(jī)信、簡(jiǎn)歷和出版作品列表。

申請(qǐng)截止日期

本項(xiàng)目全年開(kāi)放,將根據(jù)新加坡大學(xué)的教學(xué)日歷(8月和1月入學(xué))入學(xué)。

申請(qǐng)方式

天工-新加坡EDB 博士聯(lián)培項(xiàng)目

(面向新加坡公民/永久居民)

介紹

基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)對(duì)于發(fā)展下一代技術(shù)至關(guān)重要。為此,2050研究院、新加坡經(jīng)濟(jì)發(fā)展局及新加坡頂尖大學(xué)三方合作,推介《天工—新加坡EDB 博士生聯(lián)合培養(yǎng)項(xiàng)目》,為新加坡公民及永久居民提供結(jié)合工業(yè)和學(xué)術(shù)優(yōu)勢(shì)的學(xué)習(xí)組合。

在高校與2050研究院的導(dǎo)師共同指導(dǎo)下,候選人能在順利完成博士學(xué)位的要求下,參與前沿的研發(fā)工作并推動(dòng)學(xué)術(shù)研究成果向產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化。

介紹

候選人的期望

入選的候選人將成為公司的全職薪資員工,同時(shí)在我們的合作大學(xué)(新加坡國(guó)立大學(xué), 南洋理工大學(xué)及新加坡科技設(shè)計(jì)大學(xué))進(jìn)行全職博士培訓(xùn)。

除了與我們的研究科學(xué)家一起進(jìn)行人工通用智能領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性研究,專注于基礎(chǔ)模型2.0和代理之外,候選人將與我們的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)密切合作,在頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)布有影響力的研究成果,對(duì)人工通用智能社區(qū)產(chǎn)生重大影響。

候選人的期望

資格標(biāo)準(zhǔn)

  • 僅限新加坡公民或永久居民;
  • 顯示對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)職業(yè)生涯的強(qiáng)烈興趣;
  • 熱衷于AIGC大模型 (語(yǔ)言、視覺(jué)/多模態(tài)、音樂(lè)/語(yǔ)音,視頻,3D) 及相關(guān)技術(shù);
  • 精通諸如 PyTorch、TensorFlowJAX 之類的可微編程框架;
  • 擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)/工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)士或碩士學(xué)位者優(yōu)先;
  • 必須滿足大學(xué)的研究生入學(xué)和學(xué)術(shù)要求;
  • 對(duì)于現(xiàn)有的博士候選人,必須在當(dāng)前研究生項(xiàng)目中不超過(guò)2年;

資格標(biāo)準(zhǔn)

福利

月薪6000新加坡元
外加公積金、醫(yī)療保險(xiǎn)和許多就業(yè)福利
4年學(xué)費(fèi)贊助
會(huì)議和旅行津貼
計(jì)算設(shè)備和GPU計(jì)算資源

福利

申請(qǐng)方式

如何申請(qǐng)

有意申請(qǐng)者應(yīng)通過(guò)電子郵件向sghrpub@kunlun-inc.com發(fā)送動(dòng)機(jī)信、簡(jiǎn)歷和出版作品列表。

申請(qǐng)截止日期

本項(xiàng)目全年開(kāi)放,將根據(jù)新加坡大學(xué)的教學(xué)日歷(8月和1月入學(xué))入學(xué)。

申請(qǐng)方式

招聘崗位

研究科學(xué)家

  • 全職崗位
  • 地點(diǎn):新加坡

多模態(tài)內(nèi)容生成研究實(shí)習(xí)生

  • 實(shí)習(xí)崗位
  • 地點(diǎn):新加坡

RLHF 研究實(shí)習(xí)生

  • 實(shí)習(xí)崗位
  • 地點(diǎn):新加坡
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