DeepDelta Lab：让改变发生！
我们 (DeepDelta Lab) 是 上海交通大学人工智能学院 的一个研究组。我们的主要研究方向为：
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因果智能（Causal Intelligence）：研究机器如何学习和利用因果关系，从相关性预测进一步走向干预、反事实推理与稳健泛化，包括因果表征学习、因果推理、因果强度建模，以及因果机制与基础模型的结合。
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因果驱动的世界模型（Causal World Models）：研究能够理解环境动态、预测行动后果并进行干预与反事实推演的世界模型，重点关注视觉与视频中的物理和因果机制建模、长期时序推理、记忆机制，以及面向复杂环境的规划与决策。
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Causality/AI for Science（医学与生物）：探索基础模型与因果方法在医学、生物等科学问题中的应用，包括多模态生物医学数据建模、医学知识与文献理解、分子与蛋白建模、不确定性量化，以及面向临床和科学发现的因果推理与决策支持。
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大语言模型对齐：构建可靠、高效、可引导，且能够推理、规划与协作的 LLM，重点研究对齐阶段的关键问题。
我们诚邀充满热情的博士生、硕士生、本校本科生以及外校本科生加入团队（更多信息）！
PI 介绍 (DeepDelta Lab @ SJTU): 崔少波，上海交通大学人工智能学院长聘教轨助理教授，博士生导师，国家高层次青年人才，上海市海外高层次青年人才。博士毕业于 EPFL，获计算机与通信科学专业 博士学位，师从国际人工智能与多智能体领域知名学者 Boi Faltings 教授（AAAI Fellow、EuRAI Fellow）。 此前，他分别从北航和清华取得学士和硕士学位。崔少波博士的研究聚焦于：因果智能、因果驱动的世界模型、大语言模型、因果在医疗方向的前沿应用等。 代表性荣誉与成果包括：G-Research PhD Prize、德国 DAAD AINet Fellow (AI4Science Track)、阿里巴巴明日之星、NAACL 杰出论文奖、ACL SAC Highlight、北京市优秀毕业生、清华大学优秀学位论文等。相关技术成果已在冬奥会、阿里云等大规模场景中落地应用。作为第一开发人构建的因果工具累计下载量 超 17 万次。
团队成员
研究组目前虚位以待 :
- 26年入学的统招博士积极招募中;
- 科研实习RA全年开放申请;
- 27级及以后入学的博士(直博和普博)和硕士建议先做 RA;
- 硕博会优先考虑做过RA的同学。
DeepDelta Lab的招生邮箱: deepdeltalab@outlook.com 邮件标题格式: 申请职位-姓名-当前院校-当前专业, 如 [27级直博申请-张三-xx大学-计算机]。
招生方向: 【AI4Science/大模型/因果智能/视觉模型】
教师
硕博生
本科RA
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新闻
- [长期有效] 欢迎博士生、硕士生、本科实习生、博后研究员加入DeepDelta Lab!
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