香港理工大学阳行意教授招收全奖博士生

01、学校招生要求

香港理工大学（PolyU）数据科学与人工智能系（DSAI）阳行意助理教授宣布招收2026年春季/秋季入学的全奖博士生。阳行意教授作为校长青年学者计划入选者，正在组建专注于前沿人工智能研究的新团队。根据香港理工大学研究生院最新公布的2025/2026学年招生信息，申请DSAI系博士项目的基本要求如下：

1. 学术背景：申请者需具备计算机科学、人工智能、电子工程、数学、统计学或相关领域的学士学位；优先考虑具有相关领域硕士学位的申请者。

2. 英语能力：非英语为母语或非英语授课高校毕业的申请者需提供英语能力证明，一般要求IELTS总分不低于6.5分（各单项不低于6.0），或TOEFL网考不低于90分。

3. 研究能力：具备扎实的研究能力和潜力，有相关研究经历和发表论文者优先考虑。

4. 申请材料：需提交完整的申请表、学术成绩单、毕业证书、英语水平证明、研究计划、推荐信等。

5. 申请时间：2026年春季入学的申请截止日期为2025年9月30日。

6. 资金支持：成功入选的博士生将获得全额学费减免及生活津贴。申请者可同时申请香港博士研究生奖学金计划（HKPFS），该奖学金提供每月约HK$28,100（约US$3,600）的生活津贴和每年HK$14,000（约US$1,790）的会议与研究相关旅费补贴，为期最长三年。

7. 入学考核：部分申请者可能需要参加面试（可通过线上或线下方式进行）。

02、教授研究方向

阳行意教授具有丰富的国际学术背景和出色的研究成果，其核心研究领域主要集中在以下四个方面：

1.生成式AI

·结构化生成模型研究，特别关注扩散模型(Diffusion Models)和大语言模型(LLMs)

·内容创建、场景建模和理解的生成技术

·探索生成模型在物理世界建模中的应用

2.多模态学习

·文本、图像、视频和3D数据的跨模态融合

·构建能够感知并与物理世界交互的智能系统

·多模态数据的语义理解与知识表示

3.高效AI

·大型预训练模型的计算效率优化

·模型压缩、量化与适应性研究

·降低AI系统能耗的创新方法

4.智能体系统

·能够感知、规划和协作的自主智能体

·模块化Agent架构设计与任务自主完成

·智能体系统的反馈机制和优化方法

阳教授的研究已在人工智能和计算机视觉领域的顶级会议上发表，包括NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV和ECCV。他曾获得NeurIPS 2022最佳论文提名和国家优秀自费留学生奖等荣誉。

03、创新研究想法

基于阳教授的研究方向，以下是几个可能的创新研究计划：

1.物理约束下的多模态生成模型

将物理规律作为先验知识融入生成模型，使其生成的内容不仅视觉逼真，还能符合物理世界的基本规律。这一研究可以探索如何在扩散模型中嵌入物理约束，让生成的3D场景或动态物体具有合理的物理属性，为元宇宙和数字孪生技术提供更真实的虚拟环境。

2.大模型知识编辑与可控生成

开发能够精确编辑大型语言模型内部知识的技术，并实现对生成内容的细粒度控制。这一研究可以解决当前大模型在知识更新和内容可控性方面的局限，使模型能够适应快速变化的知识体系和用户的精确需求，同时保持模型的整体性能。

3.自适应多模态智能体系统

设计能够根据环境变化自动调整感知、决策和行动策略的智能体系统。该系统将整合多模态信息（视觉、文本、语音等），通过持续学习机制不断优化其行为策略，并能在资源受限环境下高效运行。这一研究对自动驾驶、智能机器人和人机协作等领域具有重要意义。

4.能效优化的边缘AI框架

研发专为边缘设备设计的高效AI框架，通过模型蒸馏、动态神经网络架构和硬件感知算法优化，大幅降低AI系统的能耗。这一研究将探索如何在保持模型性能的同时，实现模型的极致轻量化，使复杂AI应用能够在资源受限的边缘设备上高效运行。

阳教授将为学生提供密切指导和全方位支持，包括专属GPU集群、国际顶会全额资助、全球学术合作网络（包括新加坡国立大学、牛津大学和UCSD）以及工业界实习机会（华为、Meta、字节跳动等）。他致力于培养具有创新思维和跨学科视野的独立研究者，鼓励学生在前沿AI领域探索突破性研究。