Technion 招博后：ERC 资助研究把神经网络本身当数据学
HaggaiMaron · x · 2026-09-16
Technion 的 Haggai Maron 宣布招收博士后，职位由其新获的 ERC Starting Grant「GDLNeuralArt」资助。
- 研究方向：在权重空间、内部表示与梯度空间上做学习，即把神经网络本身及其产物(checkpoint、激活、梯度)当作一种新数据类型。目前 Hugging Face 上有数百万个 checkpoint 可供探测与分析。
- 核心问题：如何构建有原理性的学习方法，直接在训练后的网络对象上工作。这些空间具有神经元置换、缩放对称性等大量结构，主题是用对称性与几何深度学习构建尊重该结构的模型，并分析其表达能力。
- 招聘要求：顶会(NeurIPS/ICML/ICLR 等)一作论文 5 篇以上、扎实数学功底与热情、良好编码能力；有几何深度学习或对称性学习经验者优先。该成员需深度参与多个项目并指导博士与硕士生。
所属事件:Technion教授获ERC资助，招募「神经网络即数据」博后(3 条相关)→
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