研究科学家，可解释性
岗位摘要
逆向工程训练后的模型，以理解其内部工作机制；研究机制可解释性，发现神经网络参数如何映射为有意义的算法；构建用于研究神经网络内部的“显微镜”等工具；将神经网络视为二进制计算机程序，并尝试进行逆向工程
岗位职责
- 逆向工程训练后的模型，以理解其内部工作机制
- 研究机制可解释性，发现神经网络参数如何映射为有意义的算法
- 构建用于研究神经网络内部的“显微镜”等工具
- 将神经网络视为二进制计算机程序，并尝试进行逆向工程
- 与团队合作，推动可解释性研究，使先进 AI 系统更安全
任职要求
- 我们正在寻找研究人员和工程师加入我们的工作
- 对机制可解释性以及理解神经网络工作原理有强烈兴趣
- 致力于通过机制理解使先进 AI 系统更安全