主要观点总结
香港科技大学（广州）数据智能与几何人工智能实验室（DIGAI Lab）邀请对AI前沿研究感兴趣的优秀学子加入，进行博士学位攻读或访问研究。实验室专注于表示学习、基础大模型、几何拓扑等领域，并提供丰富的科研资源与国际合作机会。文章包含了研究方向、学校介绍、团队介绍、申请说明等内容。
关键观点总结
关键观点1: 实验室专注于AI前沿研究，包括表示学习、基础大模型、几何拓扑等方向。
实验室致力于推动几何人工智能的理论发展，以及其在网络科学、科学发现等领域的应用创新。
关键观点2: 实验室欢迎具有不同学科背景的学生共同探索前沿领域。
实验室提供了丰富的科研资源与国际合作机会，包括研究方向的多样性、强大的导师团队、以及与国际顶尖大学和科研机构的合作等。
关键观点3: 实验室的招聘对象包括对大模型、微分几何、网络科学、AI4SCI等领域有浓厚兴趣的学生。
实验室欢迎具有创新思维、致力于解决实际问题和推动网络科学以及科学发现研究的学生加入。
关键观点4: 实验室提供了丰厚的奖学金、优异的科研环境和系统的科研训练。
实验室还提供了良好的办公环境与算力支持，以保障课题组成员顺利开展科研工作。
关键观点5: 申请方式及要求。
申请者需要将个人简历、成绩单、推荐信等材料发送至指定邮箱，并按照要求进行申请。
文章预览
香港科技大学（广州） 数据智能与几何人工智能实验室 （DIGAI Lab) 诚邀有志于AI前沿研究的优秀学子加入，攻读博士学位或进行访问研究。实验室 专注于表示学习、基础大模型、几何拓扑，致力于推动几何人工智能的理论发展，以及几何人工智能在网络科学、科学发现领域的应用创新 。欢迎具有不同学科背景的学生共同探索前沿领域，并提供丰富的科研资源与国际合作机会。 1. 研究方向（包括但不限于） （1） 基础大模型与几何/拓扑/流形 本方向旨在探索基础模型（包括生成模型、大模型）中的嵌入空间与数据的潜在几何结构、拓扑特性及流形的关联。研究涉及但不限于以下核心领域： - 表示空间中数据表示的优化及多源数据的对齐 - 表示空间与数据潜在几何结构的一致性 - 双曲几何，非欧机器学习，多曲率协同学习 热忱欢迎对 基础大模
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