阿里巴巴研究型实习生 - 基于高速互联协议和KVCache共享的高效LLM推理框架

1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、人机交互或相关专业在读博士研究生； 2. 扎实的深度学习与大模型基础，熟悉Transformer、扩散模型、自回归生成、多模态对齐等核心技术； 3. 熟练

1. 深入掌握RAG架构原理，熟悉Python语言和常用设计模式，具备某专业领域文本生成模型的开发和使用经验； 2. 熟悉光网络的基本网络模型，对传输设备硬件有清晰的认识； 3. 优良的沟通表达能力、

1. 扎实的工程能力，深入理解CPU架构和linux kernel，具备复杂系统的设计开发调试能力； 2. 优良的沟通表达能力、具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心 3. 具备独立完成CCF

1. 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的调试与开发能力； 2. 优秀的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的决心； 3.