인간 수준의 지식 학습과 추론 능력을 갖춘 차세대 언어 AI를 연구합니다. 대학원생 및 연구원을 모집하고 있습니다. Advancing next-generation language AI with human-level knowledge learning and reasoning capabilities. We are recruiting graduate students and researchers.
UNIST 자연어처리 연구실은 현재 InnoCORE 박사후연구원 프로그램(연봉: 최대 5년간 연 9천만 원)을 통해 박사후연구원을 모집하고 있습니다.
자연어처리, 머신러닝, 인공지능, 컴퓨터과학, 수학, 물리학 또는 관련 분야 배경을 가진 지원자를 환영합니다.
지원자는 자연어처리(NLP), 대규모 언어모델(LLMs), 추론, 검색증강생성(RAG), 지식 편집, 모델 병합, 확산 언어모델, 멀티 에이전트 시스템, 지식 증류 또는 관련 머신러닝 연구 분야 중 하나 이상에서 우수한 연구 실적과 전문성을 갖추고 있기를 강하게 기대합니다.
해당 포지션은 2026년 여름부터 즉시 시작 가능합니다.
관심 있으신 분은 이력서와 간단한 연구 관심 분야 소개서를 다음 주소로 보내주시기 바랍니다:
나승훈
UNIST 인공지능대학원
nash@unist.ac.kr
Our NLP Lab at UNIST is currently recruiting Postdoctoral Researchers through the InnoCORE Postdoctoral Program (salary: 90 million KRW per year for up to 5 years).
We welcome applicants with backgrounds in Natural Language Processing, Machine Learning, Artificial Intelligence, Computer Science, Mathematics, Physics, or related fields.
We strongly expect candidates to have a strong research record and expertise in one or more of the following areas: Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), reasoning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), knowledge editing, model merging, diffusion language models, multi-agent systems, knowledge distillation, or related machine learning research areas.
The position is available to start immediately from Summer 2026.
If you are interested, please send your CV and a brief statement of research interests to:
Seung-Hoon Na
Artificial Intelligence Graduate School, UNIST
nash@unist.ac.kr
Our NLP lab at UNIST eventually aims to develop a System 2-based language AI that simulates how humans expand and acquire knowledge, ultimately striving to build an Artificial General Language Intelligence (AGLI) intensively equipped with progressive knowledge learning and manipulation capabilities. Given this aim, our research goes beyond System 1 abilities focused on short-term factual recall and aims to endow large language models (LLMs) with System 2-level cognitive skills-such as long-term learning, conceptual understanding, and creative knowledge composition.
Particularly, noting that current LLMs are remarkable but still remain inefficient at knowledge injection and manipulation and fall qualitatively short of human-level capabilities, our current interests include:
UNIST 자연어처리 연구실은 인간이 지식을 확장하고 습득하는 과정을 모사하여 지식 점진적 학습 및 조작 능력을 갖춘 일반 언어지능(Artificial General Language Intelligence, AGLI)을 구현하기 위한 System 2 기반 언어 AI 연구를 목표로 합니다. 본 연구실은 단기적 사실 회상 중심의 System 1 능력을 넘어, System 2 수준의 고차원적 추론 능력—즉 장기 학습, 개념 이해, 창의적 지식 조합—을 대규모 언어모델(LLM)에 부여하는 것을 연구하고 있습니다.
현재의 LLM이 뛰어난 성능에도 불구하고 지식 주입 및 조작(knowledge injection and manipulation)에서 여전히 비효율적이라는 인식하에, 연구실은 다음 분야를 중점적으로 다루고 있습니다:
In the mid-term, the lab also aims to develop parametric equivalents of in-context knowledge editing. In the long-term, we seek mechanisms for long-term conceptual learning, ultimately enabling LLM agents to master knowledge at a human level. Overall, we are dedicated to establishing foundational technologies that will drive next-generation language intelligence.
중기적으로는 In-context 지식 편집의 파라미터적 등가 모델 개발을, 장기적으로는 장기 지식 및 개념 학습 메커니즘을 완성하여 인간 수준의 지식 숙달 능력을 갖춘 LLM 에이전트를 구현하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 차세대 언어지능을 위한 원천 기술 확보에 주력하고 있습니다.
We are now recruiting graduate students or researchers. If you are interested in joining our lab, please send me an email that describes your interests and experience (including CV)!
저희 연구실에서는 현재 대학원생 및 연구원을 모집하고 있습니다. 관심 있는 분께서는 본인의 연구 관심 분야와 경력(이력서 포함)을 소개하는 이메일을 보내주시기 바랍니다.