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普林斯顿大学AI-PHD招生

原创

发布者：: 佟文君

分类：: 留学指南

2026-08-16

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学校介绍

普林斯顿大学（Princeton University），是世界著名私立研究型大学，位于美国新泽西州的普林斯顿市，是八所常春藤盟校之一。基督教教会曙光长老会于1746年在新泽西州伊丽莎白镇创立该校，是美国殖民时期第四所成立的高等教育学院，当时名为“新泽西学院”，1747年迁至新泽西州，1756年迁至风景优美的普林斯顿市（位于费城和纽约之间），并在1896年正式改名为“普林斯顿大学”。普林斯顿大学培养了2位美国总统、12位美国法院大法官和众多美国国会议员。同时，普林斯顿大学与附近的普林斯顿高等研究院（IAS）共同构成了世界著名的理论研究中心，对基础数学、理论物理学、经济学等学科的发展影响深远。如果你渴望探索知识的边界，追求卓越的学术成就，普林斯顿大学无疑是你的理想之地！2026年U.S.News美国大学排名第1位；2027年QS世界大学排名为全球第27位。

导师简介

刘壮老师本科毕业于清华大学姚班，博士毕业于加州大学伯克利分校 UC Berkeley 计算机科学方向，博士导师为 Trevor Darrell 教授。加入普林斯顿大学之前，刘壮老师曾在 Meta AI Research / FAIR 担任 Research Scientist，长期从事深度学习、计算机视觉、多模态模型和基础模型相关研究。目前任职于普林斯顿大学计算机科学系，担任 Assistant Professor。

研究方向

多模态基础模型，包括图像、视频、文本等多模态信息理解与建模
计算机视觉与视觉表征学习，包括视觉模型架构、视觉理解、图像与视频建模
Foundation Model 架构设计，包括更简洁、更高效、更具泛化能力的深度学习模型
模型训练方法与效率优化，包括训练 recipe、scaling behavior、模型压缩与高效训练
深度学习模型理解，包括模型为何有效、模型能力来源、模型行为分析
AI for Science / 自动化科研，包括利用 AI 模型辅助科学发现、自动化实验设计与科研流程优化
World Models 与 Embodied AI 相关方向，包括让 AI 系统更好地理解物理世界和环境动态

背景要求

1. 计算机视觉 / 多模态方向

2. Foundation Model / 模型架构方向

3. AI for Science / 自动化科研方向

4. 数学 / 统计 / 数据科学背景

如果只有理论或课程背景，但缺少深度学习项目，建议先补充一个和模型训练、视觉语言模型或模型理解相关的科研项目。

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邮箱： zhuangl @ princeton . edu

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2026-08-16

佟文君美国本科,研究生,中学沈阳

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普林斯顿大学（Princeton University），是世界著名私立研究型大学，位于美国新泽西州的普林斯顿市，是八所常春藤盟校之一。基督教教会曙光长老会于1746年在新泽西州伊丽莎白镇创立该校，是美国殖民时期第四所成立的高等教育学院，当时名为“新泽西学院”，1747年迁至新泽西州，1756年迁至风景优美的普林斯顿市（位于费城和纽约之间），并在1896年正式改名为“普林斯顿大学”。普林斯顿大学培养了2位美国总统、12位美国法院大法官和众多美国国会议员。同时，普林斯顿大学与附近的普林斯顿高等研究院（IAS）共同构成了世界著名的理论研究中心，对基础数学、理论物理学、经济学等学科的发展影响深远。如果你渴望探索知识的边界，追求卓越的学术成就，普林斯顿大学无疑是你的理想之地！2026年U.S.News美国大学排名第1位；2027年QS世界大学排名为全球第27位。

导师简介

刘壮老师本科毕业于清华大学姚班，博士毕业于加州大学伯克利分校 UC Berkeley 计算机科学方向，博士导师为 Trevor Darrell 教授。加入普林斯顿大学之前，刘壮老师曾在 Meta AI Research / FAIR 担任 Research Scientist，长期从事深度学习、计算机视觉、多模态模型和基础模型相关研究。目前任职于普林斯顿大学计算机科学系，担任 Assistant Professor。

研究方向

多模态基础模型，包括图像、视频、文本等多模态信息理解与建模
计算机视觉与视觉表征学习，包括视觉模型架构、视觉理解、图像与视频建模
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AI for Science / 自动化科研，包括利用 AI 模型辅助科学发现、自动化实验设计与科研流程优化
World Models 与 Embodied AI 相关方向，包括让 AI 系统更好地理解物理世界和环境动态

背景要求

1. 计算机视觉 / 多模态方向

2. Foundation Model / 模型架构方向

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如果只有理论或课程背景，但缺少深度学习项目，建议先补充一个和模型训练、视觉语言模型或模型理解相关的科研项目。

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