阿里巴巴研究型实习生-面向多轮Agentic任务的大模型强化学习优化与奖励归因机制研究
任职要求
1、计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业在读博士； 2、有AI算法方向的顶会/顶刊论文发表； 3、扎实的C++/Python编程能力，具备良好的代码工程素养； 4、优良的沟通能力、团队合作意识和经验； 5、具备快速学习的能力，并能够…
工作职责
专注大语言模型强化学习的研究、探索和开发，具体职责包括： 1、针对多轮Agentic任务场景，开展基于大语言模型（LLM）的强化学习（RL）优化及奖励归因机制研究； 2、设计与实现创新型多轮Agentic RL训练与收敛优化方法，提高训练效率与任务泛化能力； 3、深入探索RL算法在提升智能体泛化性和鲁棒性方面的理论与工程实现，推动算法在实际复杂环境下的稳定应用； 4、推动研究成果在阿里云PAI平台的分布式训练、强化学习等核心产品框架中的集成与落地，支持工业级Agentic AI解决方案的研发和部署； 5、跟踪领域前沿动态，撰写高质量学术论文，申请相关发明专利，并在国际顶级学术会议（NeurIPS、ICLR、AAAI等）或期刊进行成果输出。
1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、AI memory、多模态RAG等前沿技术。 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习，提升大模型能力。 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
下一代AI应用场景复杂多样，对推理加速提出迫切需求。我们将系统性探索从服务化优化提升资源效能，到前沿压缩算法设计，再到高性能算子优化等关键层面，致力于构建一套灵活、高效的推理加速体系，为下一代AI技术的广泛落地与创新突破注入强劲动力。在这里，你将拥有充分的探索空间和资源支持，和我们一起挑战具有业界影响力的高价值课题。 核心职责与挑战 我们希望你对技术充满好奇，并具备出色的动手能力。在导师的指导下，你将参与到以下一项或多项富有挑战的工作中： 1. 下一代生成模型推理技术探索: a. LLM/MLLM: 探索针对AR的生成特点，探索超高倍投机采样、模型压缩、efficient attention、蒸馏等技术。 b. Diffusion: 探索sparse attention、cache、采样步数消减等技术。 c. 软硬结合的优化技术：探索极低比特量化、稀疏计算等硬件依赖的前沿加速技术。 2. 极致性能的推理引擎工程实践: a. 深入分析与优化现有推理框架（如vLLM, TensorRT-LLM等）的性能瓶颈，进行从算子到系统层面的全栈优化。 b. 精通CUDA/CUTLASS/Triton等底层编程技术，针对新型Transformer架构变种，手写高性能算子，压榨硬件的每一分潜力。 c. 设计和实现高效的KV Cache管理与压缩方案，优化请求调度与批处理策略，最大化系统吞吐并降低延迟。
1.负责多模态理解大模型的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克图像/视频理解、视觉问答、跨模态交互等关键任务。 2.参与构建和清洗大规模多模态数据集，探索数据增强策略，并可能建设高效的数据生产、标注和评估 pipeline，涵盖通用数据、视频、OCR等场景。 3.具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，探索如多模态理解创新架构、音视频理解、Agentic RAG、AI Memory等新方向，并提出创新算法或方案，推动学术前沿发展。
-负责面向3D-DRAM的新型访存子系统架构 -面向新型AI应用，负责针对新型 3D 架构的设计空间探索