KTH瑞典皇家理工学院招聘博士，博士后（AI，GGM，LLM）

研究领域：多模态图生成模型（Multimodal Graph Generative Models）
博士职位：kth.varbi.com
博士后职位：kth.varbi.com

图生成模型（Graph Generative Models，简称GGM）正在不同应用领域引起重大关注。它们通常用于建模社交网络、知识图谱、医学数据和生物/化学网络。像大型预训练语言模型（Large Language Models，简称LLMs）这样的模型已经主导了文本生成，并激发了为各自领域训练同样庞大的图预训练模型的灵感。最近，在LLMs中出现的多模态技术在图像、视频和声音生成领域取得了令人印象深刻的成果。另一方面，在需要图生成的领域，如生物/制药/医疗应用（例如医学图/蛋白质生成）、电气或通信网络、社交网络等，GGMs也可以从这些方法中受益。因此，研究员的工作领域将涉及在图预训练模型、多模态图编码器和图解码器方面进行设计和创新。图预训练策略的问题将成为研究的一部分。将考虑不同类型的生成模型，包括自回归模型、一次性生成模型（如GANs、GAEs）或基于扩散的模型等。