Superintelligence Lab_Internship

팀 소개

Advanced Machine Learning Lab (AML Lab)은 최첨단 AI기술을 연구하고 개발하는 '올라운더'들의 플레이그라운드입니다. 학술적, 산업적으로 중요한 문제를 발굴 및 정의하고, 새로운 모델과 효율적인 알고리즘을 디자인해 기존 문제들의 State-Of-The-Art (SOTA)를 혁신하는 선행 연구를 지향합니다. 다양한 데이터를 수집해 새로운 연구주제를 발제하고, 시스템의 효율성과 인간과의 상호작용 (Human-AI Interaction)을 함께 연구해 모델 평가 및 유저 기반 문제 해결의 청사진을 제시합니다.
AML은 인공지능 기술 자체의 혁신부터 과학적 발견, 사회와의 상호작용까지 함께 연구함으로써 안전하고(Safe), 윤리적이며(Ethical), 지속가능한(Sustainable) 한 AI를 지향합니다. 직접 만든 기술을 논문으로 검증 후 오픈소스 또는 데모를 만들어 유저들이 사용가능한 기술을 만들고 연구원의 중추적인 프로젝트를 디자인합니다. 구성원들은 격의없이 자유롭게 소통하며 '성장'과 '다양성'을 깊이 존중합니다. AI분야에 이미 높은 수준으로 공헌한 전문가 뿐만 아니라, 우리의 DNA를 공유하며 함께 딥다이브 가능한 잠재력 높은 후보자를 환영합니다.

수행 업무 

• 학술적, 산업적으로 중요한 문제를 발굴 및 정의
• 새로운 모델과 효율적인 알고리즘을 연구 개발
• 연구 결과를 학술 논문으로 검증 하고, 오픈소스나 데모로 확장
• 데이터셋을 제작하고 시스템 구축 하며 인간과의 상호작용을 검증

지원 자격 

• Innovative: 창의적이고 혁신적인 아이디어 발제
• Deep: 이론부터 응용까지 깊이있는 탐구
• Effective: 효율적이고 생산성 높은 모델과 알고리즘 연구
• Alignment: 인간의 가치나 선호도, 사용성을 고려
• Scalable: 논문 수준을 넘어 시스템을 개발하고 엔지니어링

Teams

(Open positions with Topics of Interest)

1. Large Language Models

• Information Retrieval (IR), Generative IR
• Retrieval-augmented Language Modeling, Generative IR
• Code Generation, Program Synthesis
• Large Language Models as Agents
• Question Answering (QA), Question Generation (QG), Reasoning, Factuality

2. Reinforcement Learning 

• Alignment: Learning from Human/AI Feedback (RLHF/RLAIF)
• Planning with Large Language Models
• Modeling Human Preferences with Transformers
• Off-policy/Offline RL

3. Generative & Foundation Models

• Diffusion, Consistency Models
• Graph Generation, Molecule Generation, Multimodal Transformer
• Time-series Forecasting
• Geometric Deep Learning (Riemannian, Pseudo-Riemannian)

4. AI Safety, Ethics, Sustainability

• Fairness, Explainability
• Ethics, Morality
• Copyright, Attribution
• Human-AI Interaction

5. Other Topics 

• Continual Learning, Machine Unlearning
• Large Language Modeling with Differential Privacy
• Efficient Decoding
• High-throughput Generative Inference and Serving