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阿里云研究型实习生 - 基于智能体的数据库交互技术研究

实习兼职阿里云研究型实习生地点:杭州状态:招聘

任职要求


1)计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业在读硕士,博士;
2)有相关领域顶会论文(ICML,ICLR,AAAI,NeuralPS,VLDB,SIGMOD等)发表经验;
3)扎实的工程能力,优良的编程风格,熟悉Python/JAVA/C++等主流编程语言和常用设计模式,熟悉PyTorchTensorFlow等模型训练框架;
4)熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex、RAGFlow等AI应用开发框架,深入理解强化学习、多模态大模型Prompt优化、AIAgent等技术,了解学术界相关研究进展;
5)优良的沟通表达能力、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耐心。

加分项:
1)有突出的学术背景和创新研究能力,在ICLR/NIPS/ICML/SIGMOD/VLDB等顶会发表过论文;
2)在开源社区(如Dify、OpenManus、AutoGPTLangChain等开源项目)有代码贡献;
3)有基于Dify、Coze、百炼等平台,开发真实场景AIAgent应用的经验。

工作职责


职位描述:
1、参与Agent系统的原型构建与落地,探索提升Agent自主理解、规划与执行任务能力的新思路与方法;
2、优化Agent的对话交互机制,尝试新颖的交互方式,以提升用户体验和任务完成的流畅性与智能性;
3、研究并实验Agent的知识整合与上下文记忆管理方案,探索更高效、智能的信息组织与检索技术,支持Agent进行更深层次的思考;
4、探索Agent与系统工具、API的智能协同策略,参与设计和验证更鲁棒、灵活的工具调用与任务规划流程,鼓励提出创新交互方案;
5、针对特定复杂场景,调研并实践Agent解决用户实际问题的创新路径,挑战并拓展Agent的能力边界。
包括英文材料
ICML+
Python+
Java+
C+++
设计模式+
PyTorch+
TensorFlow+
LangChain+
LlamaIndex+
开发框架+
强化学习+
大模型+
Prompt+
AutoGPT+
相关职位

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实习通义研究型实习生

1、研究与算法实现: (1)参与图数据库代码知识图谱的构建与优化,借鉴最新的 RepoAudit 等研究成果。 (2)设计并实现基于强化学习(RL)的探索与反馈循环,包括智能体、动作空间、奖励机制。 (3)实验和优化多种RL策略(如PPO、DPO、GRPO、DAPO、GSPO)在真实图数据库测试场景的应用。 2、系统开发与实验: (1)构建可编译运行的图数据库测试平台,负责自动化测试流程(提出预言机→生成用例→执行验证→反馈奖励)的实现。 (2)针对开源图数据库(NeuG、Neo4j、RedisGraph、NebulaGraph等),验证并提交新型逻辑错误。 3、论文与成果输出: (1)参与撰写技术报告和学术论文,总结测试预言机生成的新方法与实验结果。 (2)协助开源端到端研究原型及技术文档的完善与维护。

更新于 2025-09-24
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实习通义研究型实习生

GPT、通义千问等大模型的出现,使自主代理(Autonomous Agent)这一类新的AI应用开始兴起。自主代理旨在将人类用户从琐碎的微观决策、细粒度的任务执行中解放出来,使人类用户只需关注宏观层面的决策。这类AI应用在接收到人类给出的笼统任务描述、原始输入数据后,会尝试自动化地进行任务拆解、一步步地完成一系列拆解后的任务、并根据任务反馈结果实时调整策略或做出响应 尽管当前通义千问可在一定程度上充当自主代理,但在模态的覆盖度、垂直领域的专业性、与人的交互方面还有所欠缺,因此需要投入一定的研发力量优化这方面的效果

更新于 2024-01-05
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专注于多模态大模型与人机交互技术的创新研究及实践,具体职责包括: 1、探索多模态大模型(文本/图像/语音/视频等)的交互式应用场景,研发新型人机交互范式; 2、针对多模态交互复杂任务推理进行探索及研究,提升多模态、多跳推理场景下的复杂任务完成率; 3、优化多模态数据的融合算法,提升模型对复杂交互场景的理解与响应能力; 4、构建高效的多模态交互系统模型架构,研究低延迟、高并发的实时交互技术方案。

更新于 2025-04-21
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实习研究型实习生

研究领域: 人工智能 项目简介: 蚂蚁国际当前处于全球化和AI规模化应用的战略关键节点中,为支持多条业务线的业务规模化增长,蚂蚁国际风控致力于AI的创新及其在风控场景的应用。应用场景包括但不限于基于多智能体的风控决策系统, Deepfake识别,风控深度推理大模型等解决实际业务痛点。团队鼓励创新,勇于探索及突破前沿AI能力边界。 1.负责foundation model和生成式AI智能体构建,追踪业界文本生成、思维学习、内容理解等方向的最新技术,极致优化预训练、微调、领域知识注入、RLHF、RM、AI可解释能力。 2.负责AI技术前沿技术跟踪、创新和落地,例如,利用意图理解、图文理解等构建新一代的生成式审核机器人与辅助系统,运用反馈标注、知识体系建设、知识图谱构建等任务;利用多模态技术对图像、文本、结构化数据进行融合学习,致力于挖掘风控场景问题并全面提升风险运营效率,并帮助实现对合规、欺诈、洗钱等风险的高效管控。 3.深入跟踪调研前沿技术方向 ,包括但不限于 NLP/CV/多模态/智能体等,并适时进行技术分享。推动相关领域技术创新,进行专利申请和学术文章发表,产出至少一篇CCF-A以上论文。