快手科研合作协作实习生

参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等； 紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出； 参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量； 持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：飞书是字节跳动旗下先进企业与协作平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等各行各业的先进企业。 1、持续跟踪海内外AI领先者的前沿动态，分析重点公司的最新科研著作、AI技术趋势； 2、能产出针对AI模型和技术发展相关的分析报告，包括不限于Scaling Law、ML理论、RAG、Agent、具身、 LMM、AI计算硬件等； 3、针对公司企业服务新产品进行前期调研，制定实际的产品化策略方案并参与产品落地； 4、跟踪公司已有业务的最新动态，结合AI产业发展趋势提出可行的技术侧策略和建议； 5、能在日常接触和了解国内外领先的AI产品和技术趋势； 6、能近距离参与现象级互联网产品的增长和成功，见证想法的落地与实施，学习商业运作规律； 7、能与来自顶尖战略咨询公司的团队合作，学习经验丰富的项目技能和产品落地商业化视角。

大模型如 GPT 系列等，凭借其强大的语言理解和生成能力，为编程带来了新的变革。在大模型编程的实际应用里，涌现出诸多极具价值的落地场景，像代码问题的精准发现与高质量修复、代码的智能补全与生成等，这些场景切实提高了编程工作的效率与质量。 当前也普遍面临一系列亟待解决的问题与挑战： 1、怎样精准识别代码中潜藏的高质量问题，并迅速且有效地完成修复； 2、如何借助 RAG 技术等手段，精准召回相似的代码问题； 3、怎样构建更完善的评测体系，对整个编程系统以及各个应用场景进行全面且高质量的评估。 这些问题在行业内具有广泛的共性，极具研究价值。通过合作研究探寻解决方案，有望推动大模型编程领域迈向新的高度。

创新药等化合物的研制是非常困难且经济和时间花费都非常大的过程。近几年随着人工智能技术的快速发展，能够通过大量的数据对复杂的分子结构进行精准建模和预测，这一结果可以大大的帮助药物等化合物的研发提效，同时也为这一领域带来的新的机会。化合物的研发是一个系统性工作，结构预测是其中的重要一环，但还有几个重要且有趣的问题还没有被完全攻克。我们针对这一领域的其它三个重要问题进行探索研究和落地研发： 1、分子间的结合对接（docking）预测，这一问题要预测多个分子或化合物能够进行物理化学上的结合，准确的对接预测； 2、化合物的演化（directed evolution），这一问题要精准模拟合物的变种和筛选过程，通过智能化的手段来加速实验室条件下的化合物进化过程； 3、序列生成（reverse sequencing），这一问题是蛋白质结构预测的反问题，是通过一个已知的3维结构来生成蛋白序列，也可以通过生成式的模型来生成全新的蛋白质结构。 我们希望通过深入的研究探索智能技术在生命科学的结合点，推动变革这一行业的规则