英国曼彻斯特大学全奖博士招生
学校名称：曼彻斯特大学所属院系：计算机科学系
导师信息：陈娇艳博士、U Sattler 教授
申请时间：全年接受申请
项目类型：竞争性资助博士项目（面向全球学生）
工作地点：英国曼彻斯特
研究方向：人工智能 / 数据分析 / 数据科学 / 信息系统 / 计算机科学
学校介绍
曼彻斯特大学始建于 1824 年，是英国罗素集团创始成员、全球顶尖研究型大学，在 2024 QS 世界大学排名中位列第 28 位。其计算机科学系依托跨学科研究优势，在人工智能、知识表示与推理领域拥有国际领先的科研实力，信息管理小组（Information Management Group）长期致力于神经符号 AI 与知识图谱的前沿探索。
项目 / 导师介绍
研究主题：面向大语言模型（LLMs）可解释性与评估的知识图谱研究
大语言模型（如 GPT 系列、Llama 系列）在自然语言处理与跨领域应用中取得显著进展，但其仍存在幻觉现象、领域知识更新滞后、解释性与复杂推理能力不足等问题。尽管 DeepSeek-R1 等先进推理模型已取得突破，但构建可解释、可信的智能系统（尤其是高安全性领域）仍面临挑战。与此同时，LLM 技术的快速发展迫切需要高效、全面的自动化评估体系。
本项目将借助知识图谱（包括 Wikidata 等事实数据构成的多关系图、SNOMED CT 与 GO 等概念知识及逻辑关系本体），聚焦两大研究方向：
（1）评估现有及未来 LLM 的领域知识、推理能力与可解释性（参考 前期研究案例）；
（2）通过知识图谱的外部知识与符号推理能力，实现问答、事实验证等应用中 LLM 的可解释性。
研究团队由陈娇艳博士与 Uli Sattler 教授领衔，专注于神经符号 AI 与知识图谱的交叉研究，将探索机器学习、自然语言处理与符号 AI（如知识表示与推理）的融合技术，解决以下关键问题：
?如何从逻辑增强 / 大规模知识图谱自动构建复杂评估基准；
?如何设计定量实验精准评估 LLM 专项能力；
?如何检索关联知识、推导 LLM 解释的证据与证明；
?如何实现 LLM 与特定逻辑规则对齐并赋能逻辑推理。
（实验室相关研究可参考：[项目链接待补充]）
申请人要求
我们期待具备以下特质的申请者：
1、学术背景：计算机科学、数学或相关学科优秀本科学历，优先考虑拥有机器学习、NLP、知识表示等相关硕士学位者；
2、编程能力：熟练使用 Java/Python 开发复杂系统，具备独立编程实践经验；
3、研究经历：至少在机器学习、自然语言处理、知识表示与推理、语义技术等领域之一有学术或行业经验；
4、综合素养：优秀的学术写作与演讲能力，满足曼彻斯特大学研究生入学的英语语言要求（如雅思 7.0+/ 托福 100+）。
奖学金 / 薪资
曼彻斯特大学提供多层次资助体系（涵盖大学、学院及院系级别奖学金），支持英国及国际研究生研究人员。具体资助方案可：
1、查阅官网资助页面：（www.se.manchester.ac.uk/study/po ... ent=project_funding）
2、直接与导师沟通个性化资助选项。
注：博士岗位通常提供年度免税津贴（覆盖生活成本）及学费减免，具体金额按院校标准执行。
开始日期
可协商入职时间，建议申请者尽早申请（职位满额后招聘信息将下架）。
平等与包容声明
曼彻斯特大学将多元化视为科研创新的核心动力，积极欢迎不同年龄、残障状况、种族、性别认同及职业背景的申请者，支持弹性学习安排（如 50%/60%/80% 兼职模式，视项目与资助方要求）。
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