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1.研究脑信号基础模型,包括脑信号表征学习、自监督预训练、迁移泛化等。 2.研究脑信号解码算法,探索脑信号与视觉、音频、语言等模态的表征对齐与融合,结合多模态基础模型,支持脑信号解码、感知内容重建和语义理解等任务。 3.构建和完善脑信号大模型训练数据体系,包括脑信号数据的处理与质量控制,以及评测数据和体系建设等。 4.持续关注脑机接口、人工智能及基础模型领域的最新研究进展,开展算法创新与技术验证,推动相关技术成果落地。
1.硕士及以上学历,专业方向为计算机科学、电子信息、人工智能、神经科学、脑科学等。 2.熟练掌握PyTorch等常用深度学习工具;熟悉自监督学习、表征学习、生成模型等技术;具备基础模型或多模态大模型相关项目经验者优先。 3.了解EEG、MEG、fMRI、iEEG、超声等脑机接口原理,具备脑信号预处理、时空建模或神经影像分析经验。参与过脑信号基础模型、神经影像表征学习、脑信号解码,或脑信号与视觉/音频/语言模型对齐等相关研究或项目者优先。 4.在人工智能或脑机接口等相关会议及期刊发表过高水平论文,或有高质量开源项目者优先。 5.具备较强的论文阅读、实验设计、算法实现和问题分析能力;具备良好的团队协作能力和技术沟通能力。



