项目介绍
Dr. Du 现任哈佛大学 (Harvard) 肯普纳研究所与计算机科学系助理教授，并领导具身心智实验室。他在麻省理工学院 (MIT) 电气工程与计算机科学系获得博士学位，师从 Leslie Kaelbling 教授、Tomas Lozano-Perez 教授和 Joshua B. Tenenbaum 教授。他此前在麻省理工学院获得学士学位，曾担任 OpenAI 的研究员、Google DeepMind 的高级研究科学家，并在国际生物学奥林匹克竞赛中获得金牌。他的研究聚焦于生成模型、决策制定、机器人学习、具身智能体以及这些工具在科学领域的应用。
他的研究目标是开发在物理世界中运行的智能具身智能体，核心思路是利用生成式AI构建世界模型，从而将系统规划和迭代推理整合到学习型智能体中。在此过程中，他通过构建基于能量景观的可组合生成模型来解决建模数据匮乏和泛化能力不足的问题——他在这方面的早期工作促成了2020年扩散模型的发展。在视觉领域，能量景观模型实现了组合式视觉生成与场景理解；在决策领域，组合模型能够合成新的轨迹规划路径，使机器人灵活适应新目标和奖励；而在预测方面，基于能量优化的视角使他能够以零样本方式组合多个基础模型，实现分层规划和多模态感知。
更广泛地，他致力于构建一种去中心化的生成式决策架构，由多个分工不同的多模态模型(如3D感知、记忆和听觉理解)协同运作，共同在环境中做出决策。他还对将系统推理与深度学习方法相结合感兴趣，认为测试时搜索是构建高效多模态和决策智能体的关键。此外，他也关注提升生成建模的通用方法，及其在计算生物学和逆向设计等科学领域的广泛应用。
所属院系：哈佛大学，计算机科学系
项目时长：1 年
申请要求和方式
申请要求：
·拥有计算机科学、数学、物理、工程或同等专业的博士学位；
·具备人工智能和生成建模方面的培训和经验。
申请方式：
按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
*请注意，高质量博士、博后项目对于申请人的科研能力要求较高，更适合学术背景相对扎实的985学员。
