请发送简历,动机信,在主人中获得的成绩,并在可能的情况下给patrick.gallinari@sorbonne-universite.fr申请截止日期:15/12/2024对主题上下文的描述:物理学 - 意识到深度学习是一种新兴的研究领域,旨在研究AI方法的潜在,以研究AI方法,以提高自然科学的科学研究。这是一个快速增长的研究主题,有可能提高科学进步并改变我们在整个科学领域的研究方式。这个想法寄希望于的领域是对复杂动力学的建模,这些动力学表征了在气候科学,地球科学,生物学,流体动力学等域中发生的自然现象。正在开发多种方法,包括数据驱动的技术,利用第一原理(物理)的方法,与机器学习,神经求解器,直接求解微分方程的神经求解器。尽管取得了重大进展,但这仍然是一个新兴的话题,在机器学习和应用程序领域中引发了几个开放问题。在所有探索性研究方向中,开发从多种物理学学习的基础模型的想法正在成为该领域的基本挑战之一。该博士建议旨在探索这个新挑战性主题的不同方面。研究方向:基础模型在自然语言处理(GPT,Llama,Mistral等)或视觉(剪辑,Dall-E,Flamingo等)等领域已变得突出。使用自学训练进行了大量数据训练,可以使用或适应下游任务,同时受益于
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