今天，我们为大家解析的是埃因霍温芬工大学博士研究项目。
“PhD on Multi-modal Open-Source Foundation Models”
学校及专业介绍
学校概况
埃因霍芬理工大学（TU/e）是荷兰顶尖的理工科大学，位于荷兰南部的埃因霍温市。该校在2025年QS世界大学排名中位列第136位，在荷兰计算机科学领域排名第7位，全球排名第166位。作为欧洲领先的科技大学，TU/e以其与产业界的紧密合作而闻名，在工程与技术领域全球排名第84位。
数学与计算机科学系是该校最大的系部，拥有超过110名教授，近300名博士和工程博士生，约1,500名本科生和1,000名硕士生。该系致力于通过顶级的基础和应用研究，并与产业界保持紧密联系，为科学创新做出贡献。
院系介绍
数学与计算机科学系是TU/e的旗舰院系，拥有雄厚的研究实力和完善的基础设施。该系的自动化机器学习团队（Automated Machine Learning team）专注于前沿研究，旨在提高机器学习模型的能力，同时推动AI技术的民主化。团队由一群致力于深入理解、解释和构建AI系统的科学家和工程师组成，这些系统能够持续学习并自动组装以实现更快更好的学习效果。
招生专业介绍
项目名称：多模态开源基础模型博士项目
培养目标：
- 培养具备深度学习和生成式AI理论与实践能力的顶尖研究人才
- 开发下一代多模态开源基础模型的关键技术和方法
- 推动AI技术的民主化，让更多人能够获得先进AI技术的使用权
- 建立透明、高效、高性能的AI模型开发标准和评估体系
就业前景：
- 学术界：顶尖大学的AI/ML教授职位
- 科技巨头：Google、Microsoft、Meta等公司的研究科学家
- AI初创公司：技术负责人或首席科学家角色，股权激励丰厚 • 咨询行业：AI技术顾问，为企业数字化转型提供专业建议
申请要求
1.学历要求：
- 计算机科学或相关领域的硕士学位（或同等大学学位）
- 学术成绩优秀，具备扎实的理论基础
2.技能要求：
- 具备深度学习领域的编程和实证分析经验（如Python、PyTorch）
- 对AI领域最新发展有深入理解，热衷于探索新的研究方向
3.语言要求：
- 英语达到C1水平，具备流利的口语和书面表达能力
4.申请材料：
- 详细的求职信，说明申请动机和资历
- 完整的个人简历，包括发表论文清单
- 三位推荐人的联系信息
- 相关学术成果和项目经验证明
项目特色与优势
- 国际合作网络：与欧洲顶级实验室和知名公司建立合作关系，获得世界级研究资源
- 开源理念：致力于开发开源模型，推动AI技术的可获得性和透明度
- 多模态前沿：专注于处理表格数据、时间序列等多种数据类型的创新技术
- 产业应用导向：研究成果直接应用于实际场景，具有重要的实用价值
- 全额资助：四年全额奖学金，月薪2,901-3,707欧元，享受完整的社会保障
有话说
项目理解
- 交叉学科：该项目人工智能、机器学习、计算机视觉和自然语言处理的交叉研究领域，融合了深度学习理论、多模态数据处理、模型优化等多个技术方向，体现了现代AI研究的跨学科特征。
- 研究目标项目旨在开发下一代透明、高效、高性能的多模态开源基础模型，实现AI技术的民主化，让更广泛的研究者和开发者能够获得先进AI能力，推动全球AI创新生态系统的发展。
- 技术手段采用先进的深度学习架构设计、参数高效微调技术、人类对齐微调方法、实时训练技术等前沿技术手段，结合大规模数据训练和严格的模型评估体系，确保模型性能和安全性。
- 理论贡献在多模态学习理论、迁移学习、模型泛化能力、参数高效优化等方面提供新的理论框架和方法论，为机器学习和人工智能学科的发展贡献原创性的理论成果和实证发现。
- 应用价值研究成果将直接应用于真实世界场景，包括医疗健康、教育科技、智能制造等多个重要领域，通过开源方式降低AI技术应用门槛，促进社会各行业的智能化转型升级。
创新思考
- 前沿方向：• 神经符号融合：探索将符号推理与神经网络相结合的混合AI系统，提升模型的可解释性和逻辑推理能力
• 量子增强学习：研究量子计算与机器学习的结合，开发量子优势明显的新型算法架构
• 生物启发计算：借鉴生物神经系统的工作机制，设计更加高效节能的AI模型
- 技术手段• 联邦学习集成：采用分布式训练方法，在保护数据隐私的同时实现大规模模型协同训练和优化
• 神经架构搜索：运用自动化方法寻找最优的模型架构，提高模型设计的效率和性能表现
• 持续学习机制：开发能够不断学习新知识而不遗忘旧知识的模型，实现真正的终身学习能力
- 理论框架• 多模态表示学习：构建能够处理任意模态组合的通用表示learning框架，实现真正的模态无关性
• 可解释AI理论体系：建立多模态基础模型的可解释性理论框架，提供模型决策过程的透明化解释
• 安全对齐理论模型：发展确保AI系统与人类价值观对齐的理论基础和实现方法
- 应用拓展• 科学研究加速器：将模型应用于药物发现、材料科学、气候建模等科研领域，加速科学发现过程
• 个性化教育平台：开发适应不同学习风格和能力的智能教育系统，实现因材施教的教育目标
• 可持续发展支持：利用AI技术优化能源使用、减少碳排放，支持全球可持续发展目标的实现
- 实践意义• 技术普惠化推进：通过开源策略降低AI技术使用门槛，让发展中国家和中小企业也能享受AI技术红利
• 产业升级催化剂：为传统产业提供智能化改造工具，推动全社会的数字化转型和产业结构升级
• 社会问题解决方案：将AI技术应用于医疗诊断、环境保护、社会治理等关键社会问题的解决
- 国际视野• 全球开源生态建设：建立跨国界的开源AI研究联盟，促进国际科技合作和知识共享机制
• 标准制定参与：积极参与国际AI伦理和技术标准的制定，提升在全球AI治理中的话语权
• 文化适应性研究：开发能够适应不同文化背景和语言环境的多模态模型，实现真正的全球化应用
- 交叉创新• 认知科学融合：结合认知心理学和神经科学研究成果，开发更符合人类认知机制的AI模型
• 社会学视角整合：从社会学角度研究AI技术对社会结构和人际关系的影响，开发社会友好的AI系统
• 哲学思辨引入：引入哲学思辨方法，深入探讨AI意识、自由意志等根本性问题
- 其他创新点• 边缘计算优化：开发适合在资源受限环境中运行的轻量化多模态模型，提高模型的部署灵活性
• 零样本学习增强：提升模型在未见过数据上的泛化能力，实现真正的少样本甚至零样本学习
• 多语言多文化支持：构建能够理解和生成多种语言文化内容的真正国际化AI模型 • 实时性能优化：开发低延迟、高吞吐的模型推理技术，满足实时应用场景的严格性能要求
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
