项目简介
为深化中俄学术交流，推动全面战略协作伙伴关系发展，以及双方在人工智能工程领域的前沿探索，南京大学智能科学与技术学院联合斯科尔科沃科学技术研究院（Skolkovo Institute of Science and Technology，Skoltech）举办“SMILES-2026”机器学习暑期学校（官网见https://smiles.skoltech.ru/）。
本项目是Skoltech人工智能中心聚焦“工程人工智能（AI for Engineering）”主题的重要学术活动，致力于整合双方优质科研资源，搭建跨学科、国际化的高水平学习与交流平台，促进金砖国家（BRICS）框架下的跨文化科研合作，推动区域性学术协同与创新发展。其课程体系围绕人工智能前沿方向展开，重点聚焦大语言模型、多模态与视觉语言模型、生成式人工智能，以及面向数字孪生与工业应用的多智能体系统。
院校简介
斯科尔科沃科学技术研究院（Skoltech）位于莫斯科，是与麻省理工学院（MIT）合作创办的世界一流研究型大学，在俄罗斯人工智能领域排名第一。作为俄罗斯国家创新体系的重要支点，Skoltech在人工智能等前沿领域具有显著影响力。其人工智能中心（Artificial Intelligence Center, AIC）依托先进算力平台与国际化高水平师资，在“工程人工智能”方向具备突出优势，致力于推动前沿算法成果向复杂工程应用的转化，在学术界与产业界均具有重要影响力。
南京大学是中国高水平研究型大学，在人工智能基础研究领域具有重要国际影响力，长期处于国内领先、国际先进水平，在机器学习、计算机视觉等方向形成了深厚的学术积累与持续的创新能力。南京大学智能科学与技术学院作为学校重点建设的学院之一，依托苏州校区良好的产业与创新生态，围绕感知和视觉智能、具身和空间智能、应用和科学智能、认知和决策智能以及混合和类脑智能五大智能方向开展系统性研究，具备扎实的科研实力与完善的人才培养体系，致力于培养具备国际视野、掌握核心技术、能够引领未来智能化发展的高层次创新人才。
项目特色
SMILES-2026暑期学校面向全球学生及青年科学家开放，让参与者能直接参与前沿研究与开发，在深化高级人工智能领域专业知识的同时，开展国际学术合作。参与者将通过参与项目探索现代生成式与多模态人工智能的前沿技术，包括大语言模型（LLM）、面向工程数据（如CAD模型与时间序列）的基础模型、多智能体系统在规划与控制中的应用、融合数据驱动与物理机制的混合式与物理信息数字孪生技术，以及面向高风险工业环境的安全与可靠人工智能方法等。
本次暑期学校以科研实践为导向，设置“暑期学校项目与论文发表”模块，强调通过真实科研训练提升学员能力。暑期学校的相关项目并非简单练习或模拟任务，而是围绕具体研究问题开展的系统性研究工作，参与者将在导师指导下完成研究课题，并形成具有发表潜力的学术论文。项目选题基于专家提出的研究假设，涵盖大语言模型、计算机视觉、医疗人工智能、生成式建模等前沿方向，往期学员已在LLM对抗攻击、卫星影像洪水监测、癌症亚型分类及扩散模型等领域取得具有影响力的研究成果。
同时，项目提供必要的计算资源支持，有效降低科研门槛，帮助学员在方向明确、辅助条件充分的环境下开展研究。优秀项目成果将收录于《SSPP：SMILES暑期学校项目论文集》，并有机会进一步投稿至国际高水平会议及学术期刊，项目将视情况提供相关支持。无论线上还是线下参与，学员都将享有平等的导师指导与资源支持。系统的科研训练与充足的资源保障，将助你完成从AI学习者到科研实践者的蜕变。
主要方向
➔生成式人工智能：大语言模型、视觉语言模型与多模态模型
➔多智能体系统
➔面向数字孪生与工业应用的人工智能
➔安全可靠的人工智能
➔面向工业与多模态系统的计算机视觉
项目安排
时间：2026年7月13日~7月27日（2周）
地点：南京大学（苏州校区）
授课语言：英语
形式：线下线上并行
项目证书：项目结业后将获得中俄主办单位共同颁发的暑期学校结业证书
费用说明：住宿与餐饮由主办方统一安排并承担费用
课程形式
专题讲座： 由中俄高校教师及国际专家围绕大语言模型、多模态学习、生成式人工智能、计算机视觉等核心方向开展系统授课；
专题研讨：聚焦具体研究问题与技术挑战，开展互动式教学，深化学员对前沿方法与应用场景的理解 ；
项目实践：设置贯穿全程的科研训练模块，学员在导师指导下以团队形式开展研究，从问题定义、实验设计到结果分析与论文撰写全过程参与；
实地参访：走访苏州高新技术企业，深入了解人工智能在工业与产业场景中的应用实践；
项目展示与答辩：学员将通过海报展示与集中答辩汇报研究成果，并由专家组进行评审，以促进学术交流，提升科研表达与学术沟通能力；
学术交流与互动：通过课堂讨论、小组交流等形式，促进中俄师生之间的学术互动与跨文化沟通。
申请要求
招募规模：50人
招募对象：
-南京大学全体硕士、博士研究生
-南京大学智能科学与技术学院高年级本科生
语言要求：申请者应具备良好的英语水平：CET6≥450分，或雅思≥6.0分，或托福≥85分；
申请材料
申请人需提供如下申请材料，并将所有材料整合为一个PDF文档，文件按“姓名+学号+年级”的格式命名后提交：
个人简历：内容应涵盖个人教育背景、科研经历、学术成果及所获奖励，其中，学术成果及获奖情况需附相关证明材料；
在读期间的成绩单及在本专业或本年级的学分绩点（GPA）及排名证明；
英语水平证明：
请提供以下至少一项英语能力测试的成绩证明（需在有效期内）
大学英语六级（CET-6）
雅思（IELTS）
托福（TOEFL）
个人陈述，需重点包括以下内容，字数不限，陈述清楚即可：
科研背景及已有成果概述；
研究兴趣及未来规划；
申请本项目的动机与期望。
申请流程
5月10日前提交材料至链接：
https://table.nju.edu.cn/dtable/forms/25167c26-6577-4c3e-a7b8-72e18a07980e/（请勿重复提交）
5月25日前：录取结果将以电子邮件形式通知
项目咨询邮箱：yuting.yan@nju.edu.cn
项目咨询电话：0512-68768090 （闫老师）
