펠로우들은 무엇을 하나요?
연구원들은 정의된 프로젝트 또는 집중 영역에서 일하며, 연구, 소프트웨어, 교육 자료, 온톨로지, 애플리케이션 또는 생태계 지원 등 정기적으로 진행 상황을 보고합니다. 보고는 공개적입니다: 연구원들은 커뮤니티 뉴스레터, 프로젝트 회의 또는 공개 게시물을 통해 업데이트를 공유합니다. 이러한 출력들은 전체 Active Inference 커뮤니티와 그 이상에 이용 가능한 작업의 집합으로 축적됩니다.
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정의된 연구, 교육 또는 적용 업무 범위를 수행할 준비가 된 기여자들이 정기적으로 일정 간격으로 공개적으로 공유합니다.
Active Inference" 연구자와 실무자들이 공공 작업을 개발하는 데 지속적으로 기여할 수 있는 경로.
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연구원들은 연구소 및 생태계와 일치하는 연구, 응용 프로그램 또는 공공 자원을 개발하고, 정기적인 진행 보고서를 제출하며, 분야를 발전시키고 공개적으로 접근 가능한 출력을 생산합니다.
연구원들은 정의된 프로젝트 또는 집중 영역에서 일하며, 연구, 소프트웨어, 교육 자료, 온톨로지, 애플리케이션 또는 생태계 지원 등 정기적으로 진행 상황을 보고합니다. 보고는 공개적입니다: 연구원들은 커뮤니티 뉴스레터, 프로젝트 회의 또는 공개 게시물을 통해 업데이트를 공유합니다. 이러한 출력들은 전체 Active Inference 커뮤니티와 그 이상에 이용 가능한 작업의 집합으로 축적됩니다.
Fellowship는 의미 있는 시간 투자와 명확한 범위가 필요합니다. Fellows는 정의된 작업에 대한 진전을 이루고 그 진전을 주기적으로 공유하며, 이를 통해 다른 사람들에게 유용한 결과를 제공해야 합니다. 특정 요구사항 — 보고 일정, 제출물 등 —은 Fellowship 시작 시 Fellows와 Institute 사이에서 설정됩니다. 연구 Fellows 역할은 무급이고, 직원이 아닌 비정형적인 기간으로 기본적으로 2년이며, 가능하다면 연장될 수 있습니다.
{Institute}'s 현재 연구 fellows는 Anna Pereira (ORCID 0009-0008-9049-0707), 5/2024부터 공유된 Active Inference 원리의 공개 분포를 연구하고 있는 fellow; Jean-Francois Cloutier (ORCID 0009-0001-1841-2279), 5/2024부터 상징적 지능 로ボ트학을 연구하는 fellow; John Boik (ORCID 0000-0003-1289-7997), 5/2024부터 새로운 사회적 지능 구조를 개발하는 fellow; David Bloomin, 10/2024부터 Metta AI 프로젝트를 통해 다중-agents 협동을 연구하는 fellow; Robert Worden (ORCID 0000-0001-7304-2752), 10/2024부터 3-D 공간 인지와 언어를 연구하는 fellow; Shagor Rahman (ORCID 0009-0004-0460-0078), 8/2025부터 도덕과 상징적 사고의 동시 진화를 연구하는 fellow; Hongju Pae (ORCID 0000-0002-5174-8858), 11/2025부터 시각적 관점을 모델링하고 일관된 인공 지능을 구축하는 fellow; Sheila Macrine (ORCID 0000-0002-8600-0938), 11/2025부터 다차원의 애gency taxonomy를 개발하는 fellow; 그리고 Mahault Albarracin, Alexander Hemming 및 Jake Hooper는 3/2026에 연구 fellows로 합류한 fellow.
동참은 자원봉사, 인턴십 또는 독립 연구를 통해 연구소와 이미 소통한 사람들에게 적합하며, 더 큰 지속적인 헌신을 할 준비가 되어 있어야 합니다. 액티브 인퍼런스(Active Inference)에 대한 사전 경험이 기대됩니다 - 동료들은 정의된 문제에 대해 상당한 자율성을 가지고 일할 수 있는 기여자입니다. 연구소에 처음 접하는 경우, 자원봉사 또는 인턴십을 통해 동참하는 것이 권장됩니다.
{n}A 연구 fellow 지원 패키지는 지원자가 Fellows 프로그램 조항을 읽고 동의했는지 확인된 서류와, 한에서 여섯 페이지까지 (참조 제외) 작성한 연구 제안서(추상 300자 이내, 연구 질문과 목표, 의미, 접근법, 인stitut의 임무에 대한 일치성, 예상 결과 및 일정), 현재 CV, 최대 세 개의 추천서, 그리고 최대 다섯 가지 표준 출판물 또는 제품이 포함됩니다. 완료된 패키지와 질문은 연구 fellow [RESEARCH FELLOWS] 제목에 RESEARCH FELLOWS가 있는 메일로 blanket@activeinference.institute에게 보내됩니다.
fellowship 출력물은 공공의 유용성을 위해 설계되었습니다. 논문, 소프트웨어 저장소, 교육 과정 자료, 온톨로지 기여, 데이터 세트 및 프로젝트 문서가 모두 fellowship 출력물에 해당합니다. 연구소는 동료들이 그들의 작업을 더 많은 커뮤니티에서 찾을 수 있고, 인용할 수 있으며, 재사용할 수 있도록 지원합니다. 출판된 출력물은 연구소의 연구 및 교육 작업의 영구적인 공공 기록입니다.
펠로십은 제안된 연구가 원소와 생태계 목표와 어떻게 부합하는지에 대한 대화로 시작됩니다. 펠로십 경로 페이지는 관심 표현과 펠로십 범위 제안을 위한 현재 절차를 설명합니다. 대부분의 펠로십은 기존 참여에서 발전합니다 - 적극적인 기여자들은 그들의 참여를 공식화하고 심화시키고자 합니다.
연구 fellow 역할은 비정기적이고 고용이 아닙니다. 이는 서명된 제안서와 프로그램 조항을 통해 관리됩니다. fellows는 정기적인 (예: 연간) 진전 보고서를 제공하여 연구 활동, 성과 및 도전 사항을 설명하며, 그리고 연례 평가에 참여합니다. institute는 fellows의 개인 작업에 대한 접근 권한을 주장하지 않습니다. fellows는 institute 프로그램에 참여하는 것은 fellows 또는 institute의 IP 권리에 영향을 미치지 않습니다. fellows는 관련 출력에서 "연구 fellow, Active Inference Institute"라는 전문 연계를 제안할 수 있지만, 이것은 선택적입니다.
주요 표면
명확한 프로젝트 초점 — 연구, 소프트웨어, 교육 또는 적용 작업 — 시작 시 합의.
연구원들은 정기적으로 자신의 진척 상황을 공개적으로 공유하여 커뮤니티 기록에 기여합니다.
공개적으로 접근 가능한 논문, 소프트웨어, 교육 자료 및 데이터셋.
인턴십과 자원봉사 경험은 자연스러운 동료로의 진전입니다.
관련 자료
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Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Newcomer
Recurring public update surface for activity orientation and current work.
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Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
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Audience: Developer
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공식 페이지
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Official get-involved entry point, currently resolving to participation.
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Public projects shortlink for project directories and activity-linked work.
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Public project measurement shortlink for reporting progress and outputs.
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Public internship pathway for structured learning and project participation.
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Public Fellows pathway for structured Institute participation.
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Public mentorship pathway for guided participation and learning.
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Public Project Preparation shortlink for making proposed work legible and actionable.
저장소
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Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
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