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快手前沿Agent算法实习生

实习兼职D12518地点:北京状态:招聘

任职要求


1、自然语言处理机器学习、人工智能、计算机科学等相关专业硕士及以上学历;
2、对大规模Agent训练有实践经验,或者深入理解学界前沿进展者…
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工作职责


1、刷新LLM Agent的能力边界,效果达到世界领先水平;
2、专注于大语言模型(LLM)的前沿技术研究,包括但不限于Pretrain、CPT、SFT、RL,Agent等方向;
3、发表ICLR、COLING、ICML、NeurIPS等顶会论文。
包括英文材料
NLP+
机器学习+
学历+
还有更多 •••
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实习日常实习生

千问通用AI Agent团队致力于建设高度自主的AI Agent体系,我们诚邀具备扎实算法功底与研究潜力的优秀在校生加入,围绕前沿 Agent 技术的进行探索与应用落地,共同推动智能体技术的发展,你将深入参与: 1. Agent 学习与优化:研究并实现前沿 Agent 训练算法,包括但不限于模仿学习、强化学习等,提升 Agent 的自主决策能力; 2. Agent 架构与能力建设:涵盖 Planning、知识检索、工具调用、长短时记忆等核心模块的设计与优化,构建高智能可扩展的 Agent 框架; 3. 多模态交互与理解:基于 LLM 与多模态技术,构建面向复杂场景的智能体交互系统,实现自然的人机协作; 4. 场景化应用与创新:深度结合业务需求,设计适配不同领域的专业 Agent,打造具备长期价值和强劲竞争力的智能助手产品; 5. 追踪相关前沿技术,协助完成相关方向的效果评估、Benchmark测试,推动相关领域性能的不断提升;

更新于 2025-12-30北京|杭州
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实习日常实习生

我们诚邀具备扎实算法功底与研究潜力的优秀应届毕业生加入,围绕前沿 Agent 技术的进行探索与应用落地,共同推动智能体技术的发展,您将深入参与: 1. Agent 学习与优化:研究并实现前沿 Agent 训练算法,包括但不限于模仿学习、强化学习等,提升 Agent 的自主决策能力; 2. Agent 架构与能力建设:涵盖 Planning、知识检索、工具调用、长短时记忆等核心模块的设计与优化,构建高智能可扩展的 Agent 框架; 3. 多模态交互与理解:基于 LLM 与多模态技术,构建面向复杂场景的智能体交互系统,实现自然的人机协作; 4. 场景化应用与创新:深度结合业务需求,设计适配不同领域的专业 Agent,打造具备长期价值和强劲竞争力的智能助手产品。

更新于 2025-11-28北京
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实习高德研究型实习生

团队介绍: 高德语音技术部,是负责高德全栈语音技术的综合性团队。团队核心技术能力包括:自研TTS基座大模型、端侧模型、多语种、RTC流式语音、语音内容生成、语音识别、多模态模型、模型服务与推理。业务支撑面向高德全部核心场景,包括语音导航、AI领航员、IP语音定制、国际化、AI语音助手、智能外呼、内容生成等。 团队定位是通过前沿语音技术的研究和落地,赋能下一代AI产品创新。近期部分技术(https://arxiv.org/abs/2507.12197)和产品进展介绍(https://mp.weixin.qq.com/s/cCeHbNW0jbC_LNVPZlGeHg) 具体职责: 1. 协助语音大模型的数据构建,搭建高效高质的语音数据生产Pipeline 和数据标准,优化Pipeline算子,用高质量数据提升技术预研和业务落地的效果; 2. 参与语音大模型的端到端评测,搭建科学敏捷的评测Pipeline和评测标准,用全面真实的评测推动模型效果优化提升; 3. 深度理解对话交互、音视频创作的技术和产品趋势,设计与业务目标贴合的数据与评测方案;与团队协同,积极探索自动化数据生产/模型评估、数据合成等方法,提高数据标注/评测效率;

更新于 2025-12-09北京
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实习A183941

Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、AI搜索总结Agent研发: 1)设计并实现基于LLM的搜索总结Agent,提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力; 2)探索LLM Reasoning技术(如思维链、多步推理),优化复杂查询的Deep Research模式,实现长文本理解与跨文档信息融合; 3)构建端到端系统,涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐,提升用户体验; 2、模型优化及应用: 1)通过指令微调(Instruction Tuning)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜索场景的适应性; 2)探索多模态信息(文本、代码、结构化数据)融合的搜索与生成技术; 3)研究未来生活中的创新应用场景(如个性化知识助手、自动化研究工具),探索技术边界。

更新于 2025-03-18北京