蔚来蔚来AGI超星计划-组织知识协同系统
实习兼职数字技术地点:上海 | 北京状态:招聘
任职要求
- 精通深度学习原理,对Transformer、大语言模型有扎实的理论基础和实践经验; - 强大的系统性思维与问题定义能力; - 精通并有主流大模型的相关训练和使用工作经验,深入了解主流Agent框架…
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工作职责
课题介绍 当前,组织内越来越重视优秀实践方法论的沉淀与共享。相比依赖口口相传的经验传递方式,我们希望通过智能化技术,更高效地整理、归纳和复用优秀团队成员在真实业务场景中的工作方法与协作经验,帮助团队提升知识传承效率与协同能力。 本课题旨在探索一种“组织知识协同”的产品与技术方案。 在用户授权与数据合规的前提下,围绕真实业务场景中的经验内容,系统化整理问题分析路径、沟通方式、决策参考依据以及执行流程,形成可辅助学习、协作与业务支持的智能化工具。 该系统的目标并非替代个人,而是帮助团队更高效地共享优秀实践经验,提升新人学习效率,增强跨团队协作能力,并促进组织知识的长期沉淀与持续演进。 重点研究方向包括: - 如何结构化整理业务经验与工作方法; - 如何提升系统对优秀实践经验的理解与辅助能力; - 如何建立真实业务场景下的效果评估机制; - 如何设计安全边界,保障用户授权、隐私安全与合理使用。 预期产出 1. 一个可演示的“组织知识协同”产品原型 - 具备清晰的产品形态与交互流程; - 能够围绕真实业务场景,对优秀实践经验进行结构化整理与智能化辅助; - 支持知识检索、经验学习、业务问答与协作支持等能力; - 可在试点场景中完成真实业务验证,并通过用户反馈、任务完成质量等方式评估实际效果。 2. 一套可复用的业务经验整理与知识协同方法论 - 覆盖从经验拆解、数据整理、模型对齐到效果评估的完整链路; - 形成标准化的知识整理框架、操作流程与安全规范; - 支持在不同业务场景中探索应用,提升组织知识共享与协同效率; - 为组织知识沉淀、人才培养与跨团队协作提供长期支持
包括英文材料
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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