友情转发：上海人工智能实验室-通用医疗GMAI（General Medical AI）团队实习生招聘

岗位职责：

1. 参与前沿研究： 参与通用医疗、医疗大语言模型、医疗多模态大模型（GMAI-VL）、多模态大模型医疗应用评测基准（OmniMedVQA、GMAI-MMBench）、大规模3D医疗影像预训练基础模型STU-Net、2D医疗交互式分割基础模型SAM-Med2D、3D医疗交互式分割基础模型SAM-Med3D等方向的研究。
2. 跟踪前沿算法：跟踪和复现学界和业界在通用大语言模型、多模态大模型、基础模型、通用分割、大模型评测基准、多智能体等方向的最新前沿算法以及在医疗领域的应用。
3. 参与发表研究成果：在顶级学术会议或期刊上撰写和发表高质量的研究成果。

岗位要求：

1. 学术背景与经历：硕士/博士在读（人工智能、计算机科学、生物医学工程等相关专业优先）。在顶级学术会议或期刊上有论文发表经历。特别优秀的可以放宽要求。

2. 专业能力：拥有扎实的Python能力，熟悉PyTorch等主流框架。

3. 研究能力： 拥有较强的自主学习能力和执行能力，能够迅速设计实验并验证新的想法。熟练的学术写作能力。

实习待遇：

有竞争力的实习薪资待遇（8000-10000元）

开放的学术交流环境，顶尖学者一对一指导

现代化办公环境，临江景观，免费健身房

丰富的数据积累和充足的计算资源

上海人工智能实验室：上海人工智能实验室（上海AI实验室）是我国人工智能领域的新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，突破人工智能的重要基础理论和关键核心技术，打造“突破型、引领型、平台型”一体化的大型综合性研究基地，支撑我国人工智能产业实现跨越式发展，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。

通用医疗GMAI（General Medical AI）团队：上海AI Lab 通用医疗GMAI 团队致力于实现医疗通用人工智能，目前研究方向包括但不限于通用医疗图像分割、通用医疗多模态大模型、2D和3D医疗图像生成、医疗基础模型、手术视频基础模型和多模态大模型、手术视频生成等。团队已经收集整理了海量医疗数据集，影像类开源和私有数据集超1000个；医疗文本对话数据超2000万条；大规模医学图文对超1000万条；多模态问答数据超2000万条；医疗图像数量过亿，分割 mask数亿；我们的目标是建立医疗领域的通用人工智能，推动 AI 在医疗领域的快速发展，提升医疗效率和服务水平，实现医疗和AI的普惠。团队部分代表性成果如下，更多信息可访问我们GitHub主页https://github.com/uni-medical或知乎主页https://www.zhihu.com/people/gmai-38/。参与组织MICCAI首届和第二届通用医疗workshop（https://medagi.github.io/#/）。

部分代表工作：
1.SAM-Med2D：https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D （Github star 838）
2.SAM-Med3D：https://github.com/uni-medical/SAM-Med3D （Github star 470）（ECCVw 2024, Oral）
3.STU-Net：https://github.com/uni-medical/STU-Net （Github star 264），团队利用STU-Net在MICCAI 2022/2023 Challenge中已获得十余项大奖（https://mp.weixin.qq.com/s/XsgVoApVVNV13DK-3N2zqw）。
4.OmniMedVQA:
Code:https://github.com/OpenGVLab/Multi-Modality-Arena/tree/main/MedicalEval （CVPR 2024）
Paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Hu_OmniMedVQA_A_New_Large-Scale_Comprehensive_Evaluation_Benchmark_for_Medical_LVLM_CVPR_2024_paper.pdf
5. GMAI-MMBench:
Paper：https://arxiv.org/pdf/2408.03361
Webpage：https://uni-medical.github.io/GMAI-MMBench.github.io/
HF：https://huggingface.co/datasets/OpenGVLab/GMAI-MMBench
Code：https://github.com/uni-medical/GMAI-MMBench

通用医疗GMAI团队愿景和目标：实现通用医疗人工智能和全自动手术

其他主要研究方向：

1. 2D 医疗多模态理解和生成

2. 3D 医疗多模态理解和生成

3. 手术视频多模态理解和生成

4. 超大分辨率病理多模态理解