一、岗位信息

计算机科学与技术系丨招1人

合作导师：刘永进

流动站：计算机科学与技术

所需专业：计算机应用技术

年龄要求：35岁以下

学位要求：博士

拟从事研究内容或研究计划：

机器记忆智能：

1、视频世界模型与抽象-具象协同学习：利用视频世界模型作为高维观测数据的压缩与预测载体，研究“抽象（概念/语义）-具象（感知/物理）”协同学习的机器记忆机制。探究如何在不依赖海量标注数据的前提下，使模型自发形成对物理规律和因果关系的抽象表征。

2、世界模型隐空间物体-动作识别与联想-混沌推理： 基于隐空间动态系统理论，研究跨模态（视觉、语言）的物体识别、动作识别与动作意图推断，并实现“联想-混沌”耦合推理机制。旨在赋予机器在不确定环境下基于有限记忆线索进行创造性推理与决策的能力。

3、具身交互与记忆表征的可解释性推理： 结合计算机图形学与认知神经科学，研究基于“稳态-可塑”吸引子表征的具身交互模型。重点探索智能体如何通过与环境及物体的物理交互，构建并维护具有强可解释性的内部记忆结构，从而突破黑盒推理局限。

4、脑电（EEG）信号解码： 利用脑电分析技术，探索人类在进行复杂记忆提取与推理任务时的神经振荡模式。将神经信号特征映射至机器记忆模型，为机器记忆智能的算法设计提供神经生物学约束与验证依据。

二、任职要求：

1. 具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄在35周岁以下，获得博士学位的年限一般不超过3年。

2.已获得（或即将获得）计算机科学、人工智能、认知神经科学、自动化、生物医学工程或相关专业博士学位。

3.专业基础扎实，并具备以下至少一项能力：

熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），在生成模型（如Diffusion, VAE）、Transformer架构或神经微分方程等方面有实际开发经验；

具有计算机视觉、计算机图形学（NeRF/3DGS）的研究经历；

具有脑电（EEG）等神经信号采集与数据处理经验，熟悉时频分析或因果连接分析；

4.学术视野开阔，具有强烈的跨学科研究兴趣：不局限于单一技术路线，勇于挑战“数据驱动”之外的新范式；具备优秀的英文论文写作能力，已在相关领域国际顶级期刊或会议发表过第一作者论文者优先。

招满即止。

三、申请程序：

1、申请人提交申请意向

2、合作导师向院系推荐

3、院系集中面试

4、校博后办审核

5、国家审批

6、学校通知录用

7、申请人办理进校手续

四、联系人及联系方式：

联系人：刘老师

联系邮箱：liuyongjin@tsinghua.edu.cn

发布日期：2026-08-07

截止日期：2026-09-07

原文出处：

https://jobs.tsinghua.edu.cn/project/qhdx/pages/recruit_new/#/post/detail/41B108214B3645E2940C91EFA9C39FDD