Für ein KI-Labor suchen wir Mathematiker/innen bzw. Physiker/innen mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren.
GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie der Plattform als KI-Tutor/in für Biologie / Chemie beitreten, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken.
Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise:
- Originelle mathematische Aufgaben entwickeln, die reale Forschungsabläufe simulieren.
- Aufgaben entwerfen, die mit Python gelöst werden (unter Verwendung von numpy, scipy, sympy).
- Sicherstellen, dass die Aufgaben rechenintensiv sind und sich manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösen lassen.
- Aufgaben mit nicht-trivialen Schlussfolgerungsketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und Numerische Analyse entwerfen.
- Aufgaben auf realen Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der Mathematikpraxis basieren.
- Lösungen mit Python und gängigen mathematischen Bibliotheken überprüfen.
- Aufgabenstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen.
Support in:
- Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, Modulare Arithmetik, kryptografische Berechnungen.
- Kombinatorik: Enumeration, Partitionen, Erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung.
- Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Graphfärbung, Spannbäume.
- Numerische Analyse: Nullstellenbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen.
- Diskrete Mathematik: Rekurrenzrelationen, algorithmische Komplexität, diskrete Optimierung.
- Algebra: Polynomrechnungen, Gruppentheorie, Matrixzerlegungen.