一、项目简介 量子计算有望为解决算力问题提供新范式，同时也是培育未来产业的重要方向之一，具有广阔的科学和应用前景。团队在清华大学教授带领下，发展量子计算的理论和实验研究。最新研究显示，AI技术的引入能显著缩减量子计算实验的总时长，提升处理速度。 本项目旨在通过设计并训练专门的AI算法，采用CNN、强化学习、生成式学习等多种人工智能方法，结合FPGA等硬件加速技术，优化实验系统和流程，突破运算延迟的限制，推动量子计算实验研究的发展。 二、实习内容 1.参与分析解读有关学术论文。 2.根据应用场景，设计、训练、改进实用模型。 3.评估AI模型与传统方法的性能、资源消耗比较。 4.与硬件加速团队对接，支持AI算法的硬件加速。 5.具体实习内容将根据应聘者专业背景进行适配。 三、实习要求 1.计算机科学与技术、人工智能等相关专业硕士、博士在读，或特别优秀的本科生，每周不少于3天（不限定在工作日）。 2.熟悉Python编程语言，有使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch等）的经验，具有强化学习或生成式学习实际经验者优先。 3.具有强烈的探索精神和好奇心（非常重要）。 4.实习3-6个月，6个月优先。 四、薪酬待遇及其他 1.实际参与AI for Science的体验，拓展研究和求职视野。 2.与贡献相关的实习补助。 3.可提供实习证明，优秀者可提供升学推荐信。 4.特别优秀者有留用机会（工资福利具有竞争力）。 5.享受员工自助食堂。