一、岗位信息

电子工程系丨招1人

合作导师：袁坚

流动站：信息与通信工程

所需专业：认知神经科学

年龄要求：35岁以下

学位要求：博士

拟从事研究内容或研究计划：

本研究方向聚焦脑启发的世界模型基础理论与算法关键技术,面向通用智能与具身智能对"理解、预测、规划、决策"一体化能力的迫切需求,借鉴人脑在表征学习、记忆更新、预测编码与决策调控中的内在机制,探索构建可解释、可泛化、可信赖的世界模型。

研究采用脑科学启发与深度学习相结合、计算建模与神经及行为数据验证相互印证的方式,揭示智能体在与环境交互中形成内部模型、模拟未来并做出决策的内在机理。

1)在基础理论方面,从认知神经科学与系统论视角出发,刻画人脑表征与世界模型内部表征的对应关系,逐步形成脑启发世界模型的理论框架。

2)在技术方法方面,构建以预测编码、记忆机制、内在状态调控为核心的算法工具,打通从感知表征到推理规划、再到可信决策的研究链条。

3)在系统平台方面,打造融合多模态感知与具身控制的世界模型基础平台,支撑算法验证与应用落地。

具体研究方向如下。

1.研究方向一：人脑与世界模型的表征对齐与表征学习。

研究人脑神经表征、行为表征与世界模型内部表征之间的对应关系,结合神经影像与行为数据,发展表征对齐与可解释性分析方法。

在此基础上,借鉴预测编码、记忆更新与注意选择等大脑信息处理机制,研究多模态世界模型的表征学习方法,从视觉、语言、动作等信息中学习环境状态、任务结构与动态演化规律的抽象表征,为下游预测与决策任务提供基础。

2.研究方向二：类脑内在状态调控的大模型学习与推理。

将情绪、动机、奖赏、反馈等抽象为可建模、可调节的内部状态变量,研究其对表征学习、探索行为与推理路径的调控机制,提升大模型在训练效率、推理稳定性与决策质量等方面的能力,探索以内在状态为核心的新型学习与推理范式。

3.研究方向三：面向智能体的预测规划与可信决策。

研究世界模型驱动的内部模拟与规划机制,包括未来状态预测、动作评估、任务规划以及反事实推理,使智能体能够在内部推演不同决策的潜在后果。

进一步结合记忆更新、不确定性估计与自我纠错机制,研究持续学习与可信决策方法,提升模型在开放、非平稳环境中的泛化能力与可靠性。

4.研究方向四：脑解码驱动的具身世界模型控制。

面向脑机接口与具身智能的交叉前沿,研究从脑活动或类脑表征中解码意图与状态,并驱动具身智能体进行世界建模与行为控制的方法,构建从解码、建模、规划到环境交互的闭环,推动脑启发世界模型在具身控制与人机协同场景中的应用。

二、任职要求：

1. 具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄在35周岁以下，获得博士学位的年限一般不超过3年。

2.具有大模型可解释性和认知神经科学研究背景。

3. 有较强编程能力优先。

三、申请程序：

1、申请人提交申请意向

2、合作导师向院系推荐

3、院系集中面试

4、校博后办审核

5、国家审批

6、学校通知录用

7、申请人办理进校手续

四、联系人及联系方式：

联系人：袁老师

联系邮箱：jyuan@tsinghua.edu.cn（邮件主题标明为“应聘岗位+姓名+博士后招聘网”）

发布日期：2026-06-12

截止日期：2026-12-31

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原文出处：

https://jobs.tsinghua.edu.cn/project/qhdx/pages/recruit_new/#/post/detail/BAF50F2B5A9A4C72827A5970B0374604

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