NJU-LINK 实验室

南京大学大规模智能与知识实验室

专注于人工智能前沿方向的研究与应用，涵盖具身智能、大语言模型以及多模态大模型等关键技术领域。

实验室与快手、阿里巴巴、字节跳动、上海人工智能实验室、阶跃星辰等国内领先科技企业建立了长期稳定的合作关系，围绕世界模型、大模型训练、推理与评估等方向展开深入合作研究。实验室具备丰富的算力资源以及高质量数据资产，为高水平科研提供坚实保障。

我们坚信，开放合作与持续探索是推动人工智能迈向通用智能的关键路径。欢迎更多志同道合的伙伴加入我们，共同推动智能时代的技术变革与产业创新。

研究方向

我们的核心研究领域聚焦大模型技术

多模态

视觉语言模型 · 图像生成

智能体系统

多智能体协作 · 自主决策

代码智能

代码生成 · 程序修复

推理

数学推理 · 思维链

大规模预训练

数据处理 · 分布式训练

评估

基准测试 · 能力评估

具身智能

环境交互 · 世界模型

三维重建

点云处理 · 3D生成

团队成员

我们的研究团队

导师

张兆翔教授

博士生导师

教育部长江学者，国家万人计划青年拔尖人才，教育部新世纪优秀人才
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室与模式识别实验室研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心骨干，中国科学院自动化研究所模式识别实验室常务副主任。

IEEE高级会员，VALSE常务AC，中国计算机学会CCF杰出会员、中国人工智能学会CAAI杰出会员、中国人工智能学会CAAI副秘书长、中国人工智能学会CAAI理事、中国人工智能学会CAAI模式识别专委会秘书长

研究方向：视觉认知计算、类脑学习、具身智能和面向开放环境的视觉感知与理解

刘佳恒助理教授

博士生导师

阿里星，开源大模型组织 M-A-P 的创始成员之一
近年来，已在ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR、ICCV等国际权威学术期刊和会议发表论文50余篇，其中一作和通讯20余篇，谷歌学术引用2000余次，并获得ACL 2024 Outstanding Paper Award (杰出论文奖)。长期担任IEEE TPAMI，TIP，NeurIPS，ICLR，CVPR，ICCV等国际权威学术期刊和会议审稿人和ACL ARR领域主席，并作为组织者在国际顶级学术会议ICLR组织大模型基座研讨会。

研究方向：大语言模型和多模态大模型的预训练、对齐、代码智能、评估等

硕士研究生

精选论文

我们的代表性研究成果

Rui-Jie Zhu, Tianhao Peng, Tianhao Cheng, Xingwei Qu, Jinfa Huang, Dawei Zhu, Hao Wang, Kaiwen Xue, Xuanliang Zhang, Yong Shan, Tianle Cai, Taylor Kergan, Assel Kembay, Andrew Smith, Chenghua Lin, Binh Nguyen, Yuqi Pan, Yuhong Chou, Zefan Cai, Zhenhe Wu, Yongchi Zhao, Tianyu Liu, Jian Yang, Wangchunshu Zhou, Chujie Zheng, Chongxuan Li, Yuyin Zhou, Zhoujun Li, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jason Eshraghian (2025). A Survey on Latent Reasoning.

PDF 引用 arXiv URL

加入我们

与我们一起探索智能的未来

我们长期开放各类合作机会

诚邀有志于人工智能领域的优秀人才加入我们的研究团队。无论您是博士研究生、硕士研究生、科研实习生或是学术合作者，我们都热忱欢迎您的到来。

开放自由的学术氛围

鼓励创新思维，支持弹性和远程科研，营造自由的学术工作环境

丰富的计算资源

配备高性能GPU集群，充足的算力资源支撑大规模实验

深度产学研合作

与快手、阿里、字节、上海AI Lab等顶级企业密切合作

个性化培养方案

与企业导师联合指导，参与前沿项目，提供国际交流机会

优厚的奖学金待遇

提供具有竞争力的研究津贴，保障学习生活

国际交流机会

支持参加国际顶级会议，与世界一流学者交流合作

我们期待这样的你

博士 · 硕士计算机、AI相关专业，有扎实的数学基础和编程能力

研究助理本科及以上学历，对AI研究充满热情，具备良好的学习能力

合作学者相关领域研究经验，期待建立长期学术合作关系

联系我们

发送简历至：liujiaheng@nju.edu.cn

邮件主题请注明：【姓名-申请类型-专业背景】

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