，涉及 AI 芯片、新型 CPU 架构、医疗多模态智能体、 AGI 决策等众多前沿探索。付具体课题如下：

　　为自研 AI 芯片打造全新编程语言和编译器工具链，不是简单的 移植 LLVM 后端 ，而是覆盖 DSL 设计、编译器前端、中端优化框架到后端代码生成全流程。

　　面向自研 AI 芯片开发图编译器和算子编译器，解决模型自动并行化、分布式数据、计算和通信隐藏等技术难题。

　　面向大模型训练 / 推理与数据中心级 AI 计算场景，围绕下一代 AI SoC 的先进架构与关键技术开展系统性研究与工程落地，聚焦技术升级与核心能力建设，在芯片体系结构、先进封装与系统协同层面推动突破性创新。

　　用 AI Agent 重塑软件研发 —— 从代码自动生成、智能 Code Review，到自动化测试、文档生成、故障诊断，再到整个研发流程的智能化编排。

　　构建面向自研 AI 芯片的高性能推理系统，设计推理引擎核心模块，在算法、系统和硬件三个层面寻找最优解，目标在千亿参数大模型上实现领先的推理吞吐和延迟。

　　在硬件和软件之间架桥，参与自研 AI 芯片的软硬件协同设计，包括基于软件栈的反馈优化硬件架构、定义软硬件接口规范、开发性能模型指导架构决策，以及投片前的系统级验证。

　　面向业务发展需求，结合先进半导体 / 架构 / 系统技术，设计 / 评估 AI 硬件架构，落地芯片产品，包括但不限于系统 / 芯片的架构 / 微架构设计，建模量化评估，算法 / 应用分析。

　　基于 RISC-V 指令集，推进编译系统的设计、开发和优化工作，用 AI 模型替换 / 优化编译系统关键组件，实现更智能的优化决策，设计面向场景的扩展指令集，参与 RISC-V 国际基金会标准制定。

　　通过研究医疗影像 AI 相关的基础模型技术，解决泛癌早筛、影像报告生成、医学影像数据合成、医学影像分析大模型、医疗 AI 智能体等医疗临床问题。

　　负责基于

　　研发面向医疗场景的多模态大模型，探索医疗 AI Agent 的构建，与临床医生合作完成数据收集、标注和临床验证，推动模型在业务场景中的落地应用。

　　负责医疗 AI 基础模型与智能体系统研发；面向真实医疗场景，设计并研发具备感知、理解、推理和决策能力的新一代医疗智能系统；分析业务技术需求，针对真实世界医疗场景设计合理的技术方案与研发路线，推动医疗 AI 的落地应用。

　　面向电力能源、石油石化及管网、航空、高铁、港口等工业场景，研究长期记忆与自我认知建模、先进推理机制、自主智能体、持续学习与终生进化。

　　共同开发先进 AI 技术，推动技术规模落地，参与最新国际标准的制定，加速 AI 技术的产业化步伐。

　　特别

　　中央考核巡查组现场提问“塔吊的主要安全限位装置有哪些？”企业安全员转头偷偷用手机查答案……

　　不只个子矮，胎位异常、出牙晚都是生长激素缺乏症的“线岁男孩怕长大失宠偷吃抑雄激素：这届孩子的“成长恐惧”，根源在父母身上！

　　2199元起 OPPO A7 Pro Max明天开卖：首发双金标10000mAh电池 7年耐用