快照
谷歌 DeepMind 多伦多团队致力于推动人工智能关键领域的基础研究突破。我们的工作涵盖多种模式（文本、图像、视频），核心研究工作集中在推进大型语言模型（LLMs）、文本到图像和文本到视频生成、智能代理以及基础表示学习上。作为一名研究科学家，您将通过探索新算法、开发新理论以及推动人工智能的前沿来为发现做出贡献。我们营造一个高度合作、支持和专注的环境，让雄心勃勃的科学探索蓬勃发展。
关于我们
人工智能可能是人类最有用的发明之一。在谷歌 DeepMind，我们是一支由科学家、工程师、机器学习专家等组成的团队，齐心协力推动人工智能的最新技术。我们利用我们的技术为公众利益和科学发现服务，并与他人合作应对关键挑战，确保安全和伦理始终是我们的首要任务。
角色
谷歌 DeepMind 的研究科学家领导我们在开发新算法和数据解决方案方面的努力，目标是解决和构建人工通用智能。
作为我们团队的研究科学家，您将应对使人工智能系统能够学习、记忆和适应的基本挑战，这些能力是实现真正智能所必需的。您的工作将集中在推进多模态大型语言模型（MLLMs）的记忆和适应技术上。我们正在探索长期和短期记忆系统的前沿，调查程序性记忆如何有效整合，并开发新的持续学习方法（包括监督、强化和上下文方法）。一个核心关注点是减轻灾难性遗忘，以确保持久的知识和技能保留。通过这项研究，我们旨在创造能够在复杂动态环境中长期持续操作和可靠执行任务的代理，这是实现 AGI 的关键一步。
主要职责：
• 领导针对多模态大型语言模型（MLLMs）或其他先进人工智能系统内的记忆系统（长期、短期、程序性）设计和实施新算法、模型和架构的概念化。
• 开发、调查并推动持续学习技术的边界（包括监督学习、强化学习、上下文学习及潜在的新范式），以实现长期有效的适应。
• 制定并实验验证创新策略，以明确解决和减轻学习系统中的灾难性遗忘。
• 设计、实施并完善专门针对评估记忆有效性、适应速度、知识保留和复杂动态环境中长期任务表现的严格评估方法、指标和基准。
• 计划、执行并分析大规模实验，以测试基本假设，识别当前方法的局限性，并展示在构建持久和自适应人工智能代理方面的突破。
• 推动基础研究方向，并在记忆、适应和终身学习作为人工通用智能组成部分的科学理解上做出重要贡献。
• 与谷歌 DeepMind 的其他研究人员和工程师密切合作，分享见解，利用多样的专业知识，贡献于集体使命。
• 在领先的同行评审人工智能会议和期刊上发表有影响力的研究成果，推动该领域的最新进展。
关于您
为了确保您在谷歌 DeepMind 担任研究科学家的成功，我们寻找以下技能和经验：
• 计算机科学、相关技术领域的博士学位，或等效的实践经验，证明研究专长。
• 在核心机器学习算法、深度学习和研究方面的经验，特别是在与大型语言模型（LLMs）、序列建模或多模态学习相关的领域。
• 精通 Python，并具备主要深度学习框架（如 PyTorch、JAX、TensorFlow）的经验。
• 在顶级机器学习/人工智能会议或期刊（如 NeurIPS、ICML、ICLR、EMNLP、CVPR、AAAI 等）上发表过有影响力的贡献的出版记录。
• 具备强大的软件工程能力，具有设计和执行复杂实验的经验（“动手”研究）。
此外，以下将是一个优势：
• 在以下一个或多个领域具有研究经验和出版物：
• 大型模型中的记忆、长上下文处理和信息检索（如 RAG）。
• 模型适应和终身学习（如微调、ICL、持续学习、基于强化学习的适应）。
• 多模态表示学习和生成（文本、图像、视频）。
• 设计和实施新评估方法以评估人工智能能力的经验。
• 具备大规模模型训练和分布式计算环境的经验。
• 在协作研究环境（行业或学术实验室）中有效工作的经验。
• 发起、领导或显著贡献于雄心勃勃的研究项目的经验。
申请截止日期：5 月 1 日，星期四。
在谷歌 DeepMind，我们重视经验、知识、背景和观点的多样性，并利用这些特质创造非凡的影响。我们致力于提供平等的就业机会，无论性别、种族、宗教或信仰、民族或国籍、残疾、年龄、公民身份、婚姻、家庭或民事伴侣状态、性取向、性别认同、怀孕或相关情况（包括哺乳）或任何其他受适用法律保护的基础。如果您有残疾或其他需要住宿的需求，请随时告知我们。 
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