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清华大学自然语言处理实验室
2018 年以来，以 ELMo、BERT、GPT 为代表的预训练模型成功激活了深度学习技术利用海量无标注数据的能力，实现了模型规模与模型性能持续增长，成为人工智能与深度学习上的最新革命性突破，也是自然语言处理的重要前沿研究课题。清华大学自然语言处理实验室在预训练语言模型方面有较多的研究积累，包括与华为、腾讯等机构合作研制的融合知识的预训练模型 ERNIE、KEPLER、ERICA 等，在北京智源人工智能研究院“悟道·文源”支持下合作研制的“以中文为核心的大规模预训练语言模型”CPM-1、“高效的大规模预训练语言模型”CPM-2 等。 
我组师生正在围绕预训练模型在训练、微调、推理和应用等方面的前沿问题展开研究工作。现因科研项目需要诚聘博士后，共同开展预训练模型的前沿研究与应用探索，欢迎有自然语言处理等方面研究经验的青年学者加入。 
关于预训练语言模型的基本情况介绍可参见综述：
Pre-Trained Models: Past, Present and Future. 
https://arxiv.org/abs/2106.07139
合作导师
刘知远，清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011 年获得清华大学博士学位，已在 ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 100 余篇，Google Scholar 统计引用超过 14,000 次。曾获教育部自然科学一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会汉王青年创新奖，入选国家万人计划青年拔尖人才、北京智源研究院青年科学家、2020 年 Elsevier 中国高被引学者、中国科学青年人才托举工程。担任中文信息学会青年工作委员会主任，中文信息学会社会媒体处理专委会秘书长，ACL、EMNLP、WWW、CIKM、COLING 领域主席。 
主页：http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/ 
邮箱：[email protected]
招聘要求
1. 在国内外知名高校获得学位 3 年以内的全日制博士，或应届博士毕业生（须已满足学位论文答辩要求），年龄在 35 周岁以下（不含）；
2. 在自然语言处理、高性能计算、机器学习等相关领域发表过高水平论文优先，主持或参与过具体项目者优先；
3. 思维活跃、创新能力强、具有强烈的技术创新和研发热情。；
4. 责任心强，良好的团队意识。
岗位待遇
1. 薪资、保险等按照国家和清华大学博士后管理办法执行；
2. 可申请清华博士后公寓或享受租房补贴；
3. 解决子女入园、入学；
4. 推荐申请各类博士后支持计划，包括博士后科学基金项目、博士后创新人才支持计划、博士后国（境）外交流项目、清华大学“水木学者”支持计划等。具体信息请查询清华大学博士后官网：
http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/
 投递方式 
📪[email protected]
请在邮件主题中注明姓名和“申请预训练模型方向博士后”。材料通过初选者进行面谈（面谈时间另行通知），然后走清华大学博士后申请程序。
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