研究課題簡介

人工智能正從2.0感知智能時代正在進入3.0認知智能時代，企業(yè)智能云服務逐步進入各種垂直行業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)并發(fā)揮著重要關鍵的作用，有巨大的商業(yè)機會，同時面臨各種技術難題：

1）知識表征是多模態(tài)與認知智能有機結合的基礎，如何基于多形態(tài)的知識生成更好的知識表征，并將知識表征應用到不同的模態(tài)以及跨語言跨模態(tài)的AI任務上，以及基于事理圖譜的推理決策等都具有極大地技術挑戰(zhàn)；

2）預訓練大模型是自然語言處理領域處理下游任務的有力工具，在語音、多模態(tài)等領域也發(fā)揮重要作用，如何設計并高效訓練大模型，如何將大模型落地到場景中等在技術上難度極大；

3）AI驅動的數(shù)字人在建模、驅動、渲染等領域存在成本高、使用門檻高等問題，同時數(shù)字人的靈魂和大腦方面更是存在無法持續(xù)積累知識，情感化表達不足，知識學習能力弱等問題，對商業(yè)化落地提出了嚴峻挑戰(zhàn)。

關鍵技術包括：知識圖譜、事理圖譜、小語種NLP、小語種語音、知識表征、預訓練模型、大模型、AI驅動數(shù)字人、知識閉環(huán)等。

投遞方式

郵箱發(fā)送到huangguoqiang2@huawei.com，郵件標題及簡歷附件命名方式：博士后招聘+姓名+學校+研究課題名稱