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项目概览
本研究项目致力于探索下一代人工智能 NeuroAI 方向，开发大脑启发的高效大语言模型（LLM）的硬件实现，围绕类脑、忆阻器、存内计算等深耕研究。通过类脑软硬件的协同设计，实现高效率和低能耗的大模型及其硬件设计。
科研方向
1. 类脑大模型忆阻器实现：通过类脑器件忆阻器的电路设计，实现新型芯片
架构如存内计算，新型计算范式如神经可塑性等，加强 LLM 的学习与记忆
能力，降低 LLM 的能耗，实现更迅速、更节能的类脑系统。
2. 模拟与数模混合电路设计：设计和优化适用于类脑计算的模拟及数模混合
电路，以减少延迟和提升计算效率。
3. LLM 软硬件协同优化：定制并协同优化 LLM 算法与芯片，充分利用类脑器
件的特性，提高处理速度和决策准确性。
招生要求
目标群体：面向对类脑硬件设计与大语言模型开发有浓厚兴趣的博士。
资格条件：寻找具备模拟电路设计、数模混合电路设计经验的申请者，特
别欢迎计算机、电子工程、微电子、光电和信息工程等相关专业的学生。
优先录取：有相关领域论文发表或竞赛获奖经历的申请者将被优先考虑
How to apply
请将个人简历、研究提案(3-4 页 slides)及相关支持文件发送至下方邮箱。确保
邮件主题明确表明申请意图。
联系邮箱：xinmingshi01@gmail.com, zp.pengzhou@gmail.com
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