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小红书Hi Lab-【Ace顶尖实习生】AI 长期记忆机制、个性化与终身学习研究

实习兼职大模型地点:北京 | 上海 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先;
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟悉Python等至少一门编程语言;
3、熟悉大模型领域相关研究工作和算法,有大模型研发基础;
4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先;
5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。

工作职责


本研究方向探索如何使AI系统获得持久记忆与持续学习能力,从根本上改变人机交互的本质。当前AI模型通常缺乏跨会话的记忆保持和经验积累,难以形成对用户的深度理解。我们致力于构建能够记住互动历史、理解个人背景并随时间成长的AI系统,使其不仅能回忆与特定用户的共同经历,还能从这些经历中学习并适应。

研究将关注记忆形成与提取的认知机制、个性化交互模式的动态调整,以及知识持续更新而不遗忘核心能力的平衡策略。这一方向的突破将推动AI从单一功能工具向能够建立长期关系的智能伙伴转变,为未来AI系统打开全新的应用场景和交互范式,使人机协作更加自然、高效且个性化。
包括英文材料
数据结构+
算法+
Python+
大模型+
ICML+
CVPR+
NeurIPS+
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实习大模型

本课题的研究目标是优化AI与人类的多模态交互体验,通过研发能够融合文本、视觉和语音等多种模态的自然交互机制,使AI系统能够通过理解图像内容、语音语调和情感等非文本信息增强交互效果。 研究将探索情境感知与个性化适应技术、多轮多模态交互中的意图理解与记忆保持能力,以及跨模态信息的整合与表达方式,使AI系统能够更好地理解用户通过不同感知通道传达的需求,提供视觉和语音层面的情感共鸣,并在长期多模态交互中不断适应用户偏好,实现更加流畅、高效且人性化的人机协作。

更新于 2025-08-22
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本研究方向聚焦于构建兼具强大能力与安全保障的AI系统,确保技术发展与人类价值观保持一致。随着AI能力边界不断扩展,系统性评估其安全性与行为边界变得至关重要。 研究将开发先进的红队测试方法,通过模拟各类攻击场景揭示模型弱点;建立抵御"越狱"尝试的防御机制,使AI在面对误导性指令时维持适当行为;探索价值观对齐技术,使AI能理解并遵循复杂的社会规范与伦理准则。研发量化评估框架,客观衡量AI系统的安全性与符合预期的程度。这一方向旨在构建真正可信赖的人工智能,使其能在发挥最大潜能的同时,始终将人类福祉置于核心位置,为负责任的AI发展提供技术保障。

更新于 2025-09-06
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更新于 2025-08-22
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更新于 2025-08-22