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+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
ICML+
https://icml.cc/
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
NeurIPS+
https://neurips.cc/
相关职位
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
实习大模型
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
实习大模型
本课题的研究目标是开发面向大模型的可扩展监督对齐方法,通过探索更高效的人类反馈收集与利用机制、自动化偏好学习和评估框架,以及对齐传递技术,实现在有限人类监督资源下对大规模AI系统进行有效对齐。 项目将建立产品与研究的协同设计机制,确保对齐技术能够直接响应实际产品需求,通过从产品应用场景中收集真实用户反馈来迭代优化对齐方法,形成研究与产品互促共进的闭环,提升模型在安全性、价值观一致性和指令遵循能力等方面的表现。
更新于 2025-08-22