基于形式化验证的大语言模型智能体安全推理博士研究项目

【项目介绍】 本项目旨在探索基于自然语言的人机交互、自然启发的优化与探索、人机协作对团队动态的社会影响，以及工程领域先进机器学习之间的新型协同效应。生成式AI从根本上改变了工程师与AI交互、从AI中获益以及获取领域特定知识的方式，标志着一个阶段性转变，不仅提高了工程团队的生产力，还扩展了可解决设计问题的复杂性。

我们有两个令人兴奋的博士职位，位于形式化软件验证与大语言模型(LLM)安全的交叉领域，重点研究如何扩展最先进的基于逻辑的自动推理工具（如ESBMC：https://github.com/esbmc/esbmc），以解决智能体推理系统中的安全性和可靠性挑战。成功入选的候选人将研究新颖的方法，利用抽象解释、模型检测、约束规划和模糊测试技术，确保基于LLM的智能体系统的安全性和可靠性。

【申请资格】 申请人应拥有或预期获得相关科学或工程学科的二等一级荣誉学位或硕士学位（或国际同等学历）。

【资助信息】 本博士奖学金为期3.5年，面向英国本土及海外申请人开放。成功候选人将获得按英国研究与创新署(UKRI)标准设定的年度免税津贴（2025/26年度为20,780英镑，每年可能上调），学费全免。我们预期津贴每年都会增加。入学时间为2026年4月。

【申请材料】 申请时需提交以下材料： • 所有已获大学学历的最终成绩单和证书 • 正在进行的任何大学学历的临时成绩单 • 个人简历(CV) • 支持陈述：一至两页的陈述，概述您攻读研究生研究的动机、为何选择在曼彻斯特大学进行研究、任何相关的研究或工作经验、您以往研究经历的主要发现，以及您掌握的技术和技能（此为必交材料） • 两位推荐人的联系方式（请确保提供的联系邮箱为官方大学/工作邮箱） • 英语语言证书（如适用）

【重要说明】 我们强烈建议您在申请前联系本项目的导师，请在邮件中说明您当前的学习阶段、学术背景以及任何相关经验，并附上一段关于您攻读此博士项目动机的陈述。

申请网址：https://uom.link/pgr-apply-2425

申请时需注明：项目完整名称、导师姓名、是否已有资助或希望申请大学提供的资助、过往学习经历详情，以及两位推荐人的姓名和联系方式。若未在申请时提交所有必需文件，申请将不予处理；不完整的申请将不予考虑。

如有申请疑问，请联系招生团队：FSE.doctoralacademy.admissions@manchester.ac.uk

曼彻斯特大学致力于平等、多元与包容，积极鼓励来自不同背景和各阶层的申请人，不论年龄、残疾、种族、性别、性别表达、性取向和跨性别状态。我们也支持从职业中断或其他角色回归的人士申请，并可考虑提供灵活的学习安排（包括兼职：50%、60%或80%，视项目/资助方而定）。