达摩院开放15项芯片与AI课题启动顶尖人才招募

阿里达摩院近日正式启动面向2027届毕业生的“阿里星”顶尖人才招募培养计划，并同步开放了15项前沿研究课题，覆盖AI芯片、新型CPU架构、医疗AI、通用人工智能（AGI）等多个关键领域。此举不仅彰显了达摩院在前沿技术领域的持续投入，也为全球顶尖科研人才提供了极具吸引力的研究平台。

在芯片方向，达摩院一口气推出了多项围绕自研AI芯片的课题。其中，“AI芯片编程模型设计实现”旨在打造全新的编程语言和编译器工具链，而非简单的“移植LLVM后端”，课题覆盖从DSL设计、编译器前端、中端优化框架到后端代码生成的全流程。另一项“AI编译器设计实现”则聚焦于图编译器和算子编译器，解决模型自动并行化、分布式数据、计算与通信隐藏等技术难题。

针对大模型时代对算力的极致需求，“面向大模型的AI SoC芯片技术研究”课题将围绕下一代AI SoC的先进架构与关键技术展开系统性研究，重点突破芯片体系结构、先进封装与系统协同等核心环节。同时，“面向AI芯片推理系统优化”课题则致力于构建高性能推理系统，目标是在千亿参数大模型上实现领先的推理吞吐与延迟表现。

达摩院还特别强调了软硬件协同与生态建设。“AI芯片软硬件协同”课题将在硬件与软件之间架起桥梁，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等。而“AI Agent CPU架构探索”课题则聚焦下一代RISC-V高性能CPU，研究Agentic AI时代的新型微架构，并深度参与RISC-V国际基金会的标准制定。

在AI方向，医疗AI成为重点布局领域。“医疗AI基础大模型技术研究”课题将探索多模态大模型、AIGC生成模型、Agent智能体等技术，解决泛癌早筛、影像报告生成、医学影像数据合成等临床问题。另一项“医疗多模态智能体研究”则聚焦心血管疾病与病理诊断智能体的全流程研发，并探索强化学习在智能体训练中的应用。

此外，达摩院还开放了“用于决策的通用人工智能AGI技术研究”课题，面向电力能源、石油石化、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、自主智能体及持续学习等关键技术。同时，“AI视频前沿算法标准探索及产品化”课题将推动先进AI视频技术的规模落地，并参与国际视频标准的制定。

此次“阿里星”计划的启动，标志着达摩院在AI与芯片交叉领域的人才储备和技术布局进入新阶段。通过开放这些极具挑战性的课题，达摩院不仅为顶尖人才提供了施展才华的舞台，也为中国AI芯片与基础软件生态的自主发展注入了新的动力。