博士： 通常通过奖学金、助教金、助研金等形式获得资助，本质上是学生津贴。
博士后： 获得的是工资或薪酬（来源于项目经费、机构拨款等），是工作报酬。
2. 博士后 vs. 访问学者：
核心目的与工作性质：
博士后： 核心是全职从事深入的、目标明确的科研工作，是研究岗位，有明确的研究计划和成果产出压力。
访问学者： 核心是学术交流与访问。访问学者通常是已有固定职位（如本国高校的教师、研究员），为了特定目的（如学习新技术、合作研究、撰写专著、了解前沿动态等）短期造访另一机构。科研深度和系统性通常不如博士后。
身份与关系：
博士后： 是受聘于该机构的（临时）工作人员，有明确的工作职责和汇报关系（向合作导师负责）。
访问学者： 本质上是客人身份。与接收机构的关系更多是基于邀请或协议的合作交流关系，通常不建立正式的雇佣关系（可能有少量津贴或由原单位支付薪水），自主性更高。
期限与深度：
博士后： 期限相对较长（几年），深度融入接收机构的研究团队和项目。
访问学者： 期限通常较短（几个月到一年），参与程度和深度差异较大，可能从深度合作到较浅层次的观摩学习都有。
三、特殊形态：在职博士后的解析
在职博士后（Part-time / In- ）是博士后群体中一种特殊的存在形式麻省理工大学博士后含金量博士，什么是博士后？它和博士、访问学者有何不同？（附在职博士后解析），主要在中国等国家较为常见。它指的是：
身份特征： 申请者在获得博士学位后，并未完全脱离原有工作岗位（通常是在高校、科研院所或企业已拥有正式编制或长期职位），同时进入另一个具备博士后招收资质的单位（如设立博士后流动站的高校或科研院所，或设立博士后工作站的企业），利用部分时间从事博士后研究工作。
核心特点：
双轨并行： 同时保有原单位职位和新单位的博士后身份。
时间投入： 需要协调好在原单位的工作职责和在站博士后研究任务。研究时间通常是弹性的或部分工作时间的投入。
目标诉求：
提升自身科研能力和学术水平。
拓展新的研究方向或深化原有研究。
寻求跨学科、跨机构的合作机会。
利用博士后经历为在原单位的职业发展（如职称晋升）增加砝码。
部分情况下，也可能是原单位人才培养或项目合作的需要。
与全职博士后的关键区别：
投入程度： 在职博士后的时间和精力投入通常少于全职博士后。
经济依赖： 主要收入来源通常是原单位的工资上海mba，博士后期间的资助（如有）可能作为补充。
职业风险： 出站后通常回到原单位工作，职业转换压力相对较小。
管理要求： 需要同时满足原单位和博士后设站单位的管理规定，协调管理更复杂。
国家认可度： 在我国在职研究生，符合规定要求的在职博士后，在完成研究计划并通过考核出站后麻省理工大学博士后含金量，同样可以获得由全国博士后管理委员会颁发的《博士后证书》，该证书是经历证明，具有官方认可度。
总结：
博士是追求并获得最高学位的学生阶段。
博士后是获得博士学位后，在受聘岗位上进行深度科研训练和积累、向独立研究者过渡的工作经历。
访问学者是已有职位的研究者以交流访问为主要目的的短期客座身份。
在职博士后则是已就业博士兼顾原有工作与部分时间博士后研究的特殊形式，主要存在于特定学术体系中。
理解这些区别，对于规划学术生涯路径、选择合适的发展阶段以及进行有效的人才管理都至关重要。博士后经历，无论是全职还是在职，其核心价值在于它为青年学者提供了一个宝贵的、聚焦于提升独立研究能力和产出高水平成果的“淬炼期”，其含金量最终体现在研究者的实际成长和科研成果的质量上。
博士后项目招生进行时
莫斯科国立大学管理科学博士后发展计划
（唯一一个可以官网公示的博士后项目）
联系方式： 王主任(同微信)
清培商领院简介
最新博士后项目：
美国麻省理工学院访问学者/博士后
美国康奈尔大学访问学者/博士后
美国斯坦福大学访问学者/博士后
美国华盛顿大学访问学者/博士后
美国杜兰大学访问学者/博士后
英国伯明翰大学访问学者/博士后
英国诺丁汉大学访问学者/博士后
英国林肯大学访问学者/博士后
加拿大渥太华大学访问学者/博士后
加拿大多林多大学访问学者/博士后
香港大学访问学者/博士后
澳大利亚悉尼大学访问学者/博士后
英国伦敦大学学院访问学者/博士后
最新在职博士班：
美国奈尔大学计算机博士 15.8万
美国奈尔大学管理心理学博士 15.8万
美国奈尔大学哲学博士 15.8万
西班牙穆尔西亚大学应用心理学博士 17万
法国亚眠商学院工商管理博士 19.8万
法国ISTEC高等商学院 工商管理博士 19.8万
美国UMT工商管理博士DBA学位班 39.8万
法国巴黎大学工商管理博士DBA 学位班
麻省理工大学博士后含金量，麻省理工学院 | 博士+博后
基本情况
学校名称：麻省理工学院
学校排名：QS1
所在国家：美国
所需专业：航空、计算机
学校介绍
麻省理工学院（MIT）坐落在美国马萨诸塞州的剑桥市，是全球科技研究领域的璀璨明珠。自1861年成立以来，MIT就以其卓越的科研和教育质量赢得了世界的尊敬。无论你是在科学、工程、经济还是管理领域，这里都有着不可忽视的影响力。
MIT的名气不仅仅来自于它那令人艳羡的研究设施和资源，更在于它对全球性挑战的积极应对。气候变化、医疗保健、人工智能等热点话题都在MIT的关注范围内，学校致力于用创新的科技和前沿的研究推动社会的进步。
项目/导师介绍
Bobu博士是麻省理工学院航空航天系和计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的助理教授。领导着协作学习与自主性研究实验室（简称CLEAR Lab），致力于开发能够为人类、与人类协作以及在人类环境中自主完成任务的智能体。目标是确保这些智能体的行为与人类的预期保持一致，无论是与专家设计者还是新手用户互动。
研究方向包括：获取用于监督智能体的正确数据，这些数据可以直接来自人类，也可以通过先验知识获得；使人类和机器人能够高效且互动地达成对任务的共同理解；量化并解决由于不同人类建模选择而导致的不一致性问题。研究以实验和用户研究为基础，涉及的AI系统包括辅助机械臂或大型语言模型（LLMs），并借鉴了深度学习、数学人类建模、逆强化学习和贝叶斯推断等方法。
在加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系完成了博士学位，导师是Anca 。在加入麻省理工学院之前，还在人工智能研究所担任过研究科学家，并在英伟达的机器人实验室实习过。攻读研究生学位之前麻省理工大学博士后含金量麻省理工大学博士后含金量，麻省理工学院 | 博士+博后，在麻省理工学院获得了计算机科学学士学位。
更多信息，请访问实验室主页：
博士申请
我们鼓励潜在的博士研究生申请麻省理工学院航空航天系的博士项目（特别是计算领域），申请截止日期为12月1日。此外，学生也可以选择在截止日期（同样是12月1日）之前申请麻省理工学院电气工程与计算机科学系（MIT EECS）的博士项目。虽然我会关注这两个系的申请情况，但强烈建议学生申请航空航天系，因为这是CLEAR实验室的所在系。如果你正在考虑申请，请阅读我的指导声明，并查看我们的研究页面，了解我们正在从事的研究方向。在你的申请中，务必在你感兴趣的导师名单中提及我的名字。此外，请检查你是否符合申请费豁免的条件，并了解麻省理工学院研究生申请援助计划，该计划提供申请写作支持。
由于我们实验室收到的申请非常多，遗憾的是我无法回复每一封关于入学的邮件。然而，在你提交申请后博士，你可以通过电子邮件联系我（），邮件主题为“ PhD ”。请附上你的简历、成绩单，以及一段1-2段的求职信，描述你过去的相关研究经历、你未来的研究兴趣，以及你为什么想和我一起工作。
博后招聘
我们目前没有进行正式的博士后招聘。然而，如果你认为自己与我们的研究方向非常契合，并且有充分的理由加入我们的实验室，你可以通过电子邮件联系我（），邮件主题为“ ”硕士，并附上你的简历和一段1-2段的求职信，描述你过去的研究经历以及你希望在我们实验室完成的研究目标。
申请TIPS-研究计划
研究计划通常包括以下几个关键部分：研究背景、研究目的、研究方法、预期成果、时间安排等。
面向人机协作的智能体行为一致性优化
随着人工智能技术的飞速发展，智能体与人类的交互越来越频繁。在各种应用场景中，如医疗、工业、家庭服务等，智能体需要能够高效地与人类协作，完成复杂的任务。然而，由于人类的行为模式和认知方式具有多样性，智能体的行为与人类的预期之间往往存在不一致性。这种不一致性可能导致任务执行失败、效率低下，甚至引发安全问题。因此，开发能够与人类无缝协作的智能体，确保其行为与人类预期保持一致，是当前人工智能领域的重要研究方向之一。
深入研究人类行为的多样性及其对智能体行为一致性的影响。通过建立更准确的人类行为模型，量化不同建模选择导致的不一致性，并提出有效的解决方案。
建立数据质量评估指标体系，对采集到的数据进行质量评估。
通过分析人类的行为数据，提取人类行为的特征和规律，建立基于数据驱动的行为模型。
通过分析多用户的交互数据，建立多用户行为模型，研究如何在多用户之间进行有效的协调和合作，提高智能体在多用户场景中的协作性能。
开发高效的数据处理工具、人机交互系统和智能体行为优化算法，提高智能体与人类协作的性能和效率。
将研究成果应用于实际的智能体系统中，如辅助机械臂、大型语言模型等，提高智能体在实际应用场景中的表现和用户体验。通过与企业合作，推动研究成果的产业化应用。
第一阶段：开展数据获取与处理的研究工作，设计数据采集策略和数据增强技术，进行初步实验验证。
第二阶段：研究人机交互模型优化方法，结合深度学习、逆强化学习和贝叶斯推断等技术，开发优化的人机交互模型，并进行实验验证。
第三阶段：深入研究人类行为建模与一致性分析，构建人类行为模型，量化不一致性并提出解决方案博士后，通过实验验证其有效性。
第四阶段：开展实验与应用验证，设计实验方案，进行用户研究和应用验证，根据实验结果优化研究方法和模型。
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