2026秋/美国田纳西大学博士全奖/强化学习/生成模型

大家好！我是田纳西大学Knoxville校区EECS的助理教授Dongsheng Ding。我们课题组主要从优化和控制角度研究基于需求的机器决策理论和方法，重点关注系统需求如何影响AI系统的决策。我正在招生积极主动、有科研热情的博士生加入，目前有两个名额：约束强化学习和可控生成AI。如感兴趣，欢迎尽快邮件约谈，邮件详情见申请方式。由于美国签证不确定性，目前优先考虑已经在北美的学生，不过特别合适也可以考虑2027入学。

• 学校：美国田纳西大学 University of Tennessee, Knoxville（Carnegie R1，橡树岭国家实验室ORNL）
• 导师：Dongsheng Ding，EECS & Foundational AI Cluster助理教授
• 个人主页：dongshed.github.io
• 申请方式：邮件到dongshed AT utk DOT edu，附上简历、成绩单、研究经历和研究兴趣说明，如有论文和代码，欢迎一并附上
  

• 研究方向：研究聚焦优化和控制+AI决策系统，重点关注约束如何塑造智能决策行为
  

1. 强化学习理论：受约束动态系统的控制和决策
2. 生成式AI理论：可控生成、约束生成
3. 强化学习和生成式AI在决策系统中的应用：机器人控制、电力系统控制等决策系统
   

• 申请背景
  

1. 数学：扎实的数理基础：数学分析、线性代数、概率、统计、优化、控制
2. 编程：Python、PyTorch、CUDA、Hugging Face
3. 科研背景：机器学习、优化算法、强化学习、生成式AI、对理论和应用结合有强烈兴趣
4. 个人性格：善于沟通、勇于批判、乐于合作
   

• 生活环境：Knoxville安全宜居、紧邻大烟山国家公园、四季分明、户外活动丰富