小红书大模型agent实习生
任职要求
对 LLM 检索、RAG、多轮对话、…
工作职责
1、提升模型搜索意图判断能力，将复杂需求拆为可执行的搜索子目标，生成 Query、选择检索源、控制搜索预算 2、设计可增长、可替换、可分层的 context 架构（如对话摘要层、搜索证据层、推理草稿层、最终引用层） 3、检索后处理与引用可信度提升，Snippet 选优、去重、冲突检测与引用自检 4、降低模型幻觉，提高 evidence–answer 一致性
1.参与公司大模型Agent基础能力的建设规划和方案设计，包括RAG、MCP、Multi-Agent等。 2.深入了解不同业务的需求和场景，抽象转化为通用能力并推动建设落地。 3.关注AI行业前沿动态，完成高质量的产品调研分析，并从中发现潜在的产品迭代方向。 4.参与团队的项目管理和跨部门协作，推动项目顺利进行并达成目标。
岗位概述 协助研发大模型智能体长期记忆体系，重点参与空间记忆模块开发，支撑智能体空间认知、场景记忆与跨会话持久记忆能力建设，助力长链路任务逻辑优化。 1. 协助设计智能体分层记忆框架，参与空间记忆、场景位置、空间关系记忆功能开发； 2. 配合实现记忆召回、向量检索、摘要压缩等基础能力，优化记忆调用效率； 3. 协助对接空间信息表征、事件抽取，打通空间记忆与Agent推理流程； 4. 参与功能测试、效果调优，整理实验数据，迭代优化记忆策略； 5. 跟进前沿技术，协助完成文档沉淀与模块落地。
-参与DuMate产品的整体基础推广运营工作，包含产品发版内容梳理，用户触达等 -辅助参与Agent产品的运营活动策划与执行，包括线上线下活动的组织、宣传物料的制作等 -辅助参与用户全生命周期的数据监测，及转化跟进等 -完成上级交办的其他产品运营相关工作
我们致力于打造淘宝直播场景下“高智商、高情商”的下一代智能数字人主播，通过大模型 + 智能体（Agent） + 强化学习（RL） 的深度融合，构建具备自主决策、实时互动与高转化能力的直播AI系统。你将参与以下前沿探索： 1. 大模型与Agentic RL的协同训练范式研究：探索高效Agentic RL算法（样本效率、奖励函数设计、多智能体协作等）； 2. 多模态Agent研究：融合视觉（商品/表情/动作）、语音、文本等多源信号，通过多模态强化学习优化Agent行为策略； 3. 构建基于Agentic RL的数字人决策引擎：设计可自主调用商品工具、垂域多模态知识库查询工具、控制话术、响应观众意图的智能体架构，实现动态控场、个性化互动与高效转化； 4. 研究基于RL等算法的自主进化Agent； 5. 产出高质量学术论文和专利。