阿里巴巴研究型实习生 - 大模型推理加速以及高效微调核心技术研究

本项目主要关注大语言模型的部署环节，以解决大语言模型推理框架中的如下技术问题： 1. 优化单服务实例的性能和成本：配合前沿模型压缩算法探索高性能算子的前沿方向、创新注意力算子（Attention）实现方式、通过编译优化等手段提升模型推理性能；结合大语言模型服务的场景特性，创新请求调度算法，优化用户体验和系统吞吐；结合算法创新，采用上下文稀疏、投机采样等方法加速解码（Decoding）过程。 2. 异构硬件适配：以编译技术为基础，探索统一的跨平台优化方法，能敏捷地完成主流的GPU/CPU/NPU等硬件的适配，并在各个平台提供较高的性能。 3. 探索云上单租户多服务、多租场景下的混合部署方法，将不同尺寸、不同访问频度、不同优先级的模型混合部署在异构资源池中，并保证SLA。通过请求调度方法的创新、资源共享方法创新，降低总体部署成本、提升资源利用率和弹性。

1. 模型多模态能力的提升，包括但不限于：物理世界细粒度视觉感知、空间感知、视频时序行为预测和推理、基于视觉的决策和规划； 2. 多模态数据的制作，包括：训练数据的收集、清理和标注，测试Benchmark的构建； 3. 多模态RL相关研究，包括通过RL提升模型常规感知能力和推理能力； 4. 多模态任务评测，包括：客观的Benchmark接入、OOD评测、以及主观评测。

我们正在寻找对大模型系统优化充满热情的优秀在读学生，参与大模型后训练阶段（Post-Training）关键系统与架构的前沿研究。你将深度参与千亿级大模型在强化学习训练、推理效率、训推分离架构、智能体（Agent）系统等方面的系统级优化工作，探索高MFU、低延迟、高吞吐的下一代AI基础设施。 如果你热爱系统与AI的交叉领域，希望在真实超大规模场景中打磨技术，欢迎加入我们，与顶尖研究者和工程师共同推动大模型系统的技术边界！ 研究方向与实习内容： 你将从以下四个核心方向中选择1-2个深入参与，开展系统性研究与工程实现： 1. 后训练 MFU（Model FLOPs Utilization）优化 研究SFT、RLHF、DPO等后训练任务中的计算效率瓶颈； 设计高MFU的训练策略与系统支持，优化计算密度（如序列填充、混合批次、梯度累积等）； 探索算力利用率提升路径，结合通信、显存、计算进行端到端建模与优化。 2. 强化学习推理框架优化 针对RLHF中大量采样推理的需求，优化推理延迟与吞吐（如Speculative Decoding、KV Cache复用、动态批处理）； 设计轻量、高效的推理引擎，支持多轮对话、长上下文、流式生成等复杂场景； 探索训练-采样协同优化，降低推理端对训练整体效率的制约。 3. 强化学习训推分离架构优化 构建解耦的“训练-采样”系统架构，支持高并发采样与异步训练更新； 研究采样集群与训练集群之间的资源调度、数据同步与负载均衡机制； 实现弹性扩缩容、故障恢复、版本管理等系统能力，提升整体稳定性与可扩展性。 4. Agent 框架优化与系统支撑 研究面向复杂任务的Agent执行框架，优化工具调用、状态管理、多步规划的系统性能； 构建低延迟、高并发的Agent运行时环境，支持大规模仿真与自动评估； 探索Agent工作流的可复现性、可观测性与调试支持，提升研发效率。

专注于Model-as-Agent后训练，并重点从以下技术方向进行深入研究： 1. Tool - 幻觉抑制及知识信息的精准生成。核心解决Extrinsic hallucination：例如模型调用外部工具（数据库查询、Web 检索、RAG等）时产生错误查询、误解释或忽略结果。 2. Model - Model as Agent的能力增强。构建Agent训练数据 + 沙盒环境 + API工具集 + Verifier的完整数据训练方案，解决Agent后训练中奖励稀疏和信用合理分配的问题。 3. Scaling - 在test time阶段通解决模型agent推理时学习增强的scaling问题，解决长上下文、长期状态管理记忆等关键问题。