米哈游AI智能体交互与对话设计专家

1、参与智能体的对话文案数据标注和交互体验设计工作。 2、结合AI的智能框架需求进行对话文案的创作、生成文案的修订、互动表现的评分标注。 3、参与AI智能框架本身的效果测试、互动体验优化、能力上限的探索等。 4、管理数据标注员并对其工作产出进行质量把控。

1.牵头设计智能机器人、智能玩具端云端对话系统，实现基于大模型的工作流编排对话系统架构； 2.设计和开发对话系统，满足大规模并发需求处理，满足时延、多租户、稳定性等各类技术性指标； 3.设计并实现对话系统核心能力可云端升级迭代及设备端OTA发版； 4.负责嵌入式系统平台的系统开发与设计，包括驱动架构、网络通信等，确保终端与云端平台的高效通信与数据交互； 5.参与AI大模型在硬件端的应用工具开发与测试，实现端云结合的智能体系统，推动AI技术在硬件平台上的落地； 6.负责Linux高低速外设驱动的内核升级与适配开发工作，确保系统兼容性与稳定性；负责优化Linux内核，提升系统性能与响应速度； 7.负责机器人等硬件系统的调试与故障排查，确保系统功能符合设计要求；分析系统性能瓶颈，提出优化方案并推动实施。

1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。

1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服； 2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量； 3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集； 4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应。精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模； 5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。