郭兰哲，南京大学智能科学与技术学院助理教授（特聘研究员），博士生导师，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）成员，主要研究方向为神经符号学习(Neuro-Symbolic Learning)、大模型推理与规划(LLM Reasoning and Planning)、智能体(Agent)。在ICML、NeurIPS、ICLR、TPAMI等领域顶级国际学术期刊会议发表论文50余篇，担任CCF-A类会议IJCAI25 Workflow Chair，中国机器学习及其应用研讨会MLA22组织委员会成员，FCS青年编委，南京大学-英国帝国理工机器学习联合中心秘书长等。获吴文俊人工智能科学技术奖优博、江苏省计算机学会青年科技奖、江苏省青年科技人才托举工程、南京大学紫金学者、第九届百度奖学金（全球华人博士生共10人）、华为-南京大学人工智能联合实验室突出贡献奖等荣誉，代表成果入选2024年度江苏省自然科学百篇优秀论文。主持国家自然科学基金青年项目、科技部重点研发项目子课题、江苏省基础研究重点项目课题、CCF-滴滴盖亚青年学者基金、CCF-百度松果基金，参与基金委原创探索项目、科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目等

招生简介：

课题组长期致力于人工智能与机器学习领域的前沿研究，围绕算法、模型与系统应用开展有源头创新的科学探索，追求“有理论深度、有技术突破、也有实际价值”的研究成果。

当前研究方向聚焦于：

• 神经符号学习(Neuro-Symbolic Learning)

• 大模型推理与规划(LLM Reasoning & Planning)

• 智能体(AI Agent)

我们的核心愿景是构建能够在开放动态的复杂环境中持续思考、推理、规划与行动的智能体，并在游戏虚拟环境与具身物理环境中应用验证。

招收对大模型、智能体、具身智能感兴趣、有较好编程基础的学生

此外，长期招收全职或者兼职的实习生，本科、硕士、博士均可申请。

如有兴趣请给我发送邮件(guolz@nju.edu.cn)，附上你的简历，简要介绍你的研究兴趣和研究经历。更多内容见：

个人主页：www.lamda.nju.edu.cn/guolz

招生说明：https://www.lamda.nju.edu.cn/guolz/recruitment.html