蔚来蔚来AGI超星计划-多 Agent 协同操作下安全仲裁的理论边界研究
任职要求
- 学历：计算机科学、应用数学、控制理论、形式化方法、经济学(机制设计方向)相关领域博士在读；
- 能力要求：
- 能独立完成从形式化定义到定理证明的完整工作，并且熟练掌握至少一种证明辅助工具：Coq / Isabelle / Lean / TLA+ / Alloy。
- 深入理解 Arrow 不可能定理、Gibbard-Satterthwaite 定…工作职责
课题介绍 当一辆智能网联车内部同时运行多个 AI Agent：驾驶 Agent、座舱 Agent、能量管理 Agent、OTA Agent 等，它们会在同一时刻对车辆操作产生各自的“意图”。这些意图经常会冲突：驾驶 Agent 想紧急制动，能量 Agent 想保护电池拒绝回馈，座舱 Agent 因为乘客通话请求平稳减速。 车辆必须在ms级内仲裁出一个联合操作。这个仲裁器，就是多 Agent 协同架构下的核心安全组件。 目前工业界各家的仲裁设计基本都是使用工程试错的范式：用优先级、用规则、用神经网络。当前还没有人能回答一个先验问题： 这样的仲裁器，在理论上最多能做到什么？是否存在某些性质组合，是任何仲裁器都不可能同时满足的？ 这个课题的目标，就是给出这个问题的定理性答案。 预期产出 - 一个定理。度量依赖性：结论取决于安全度量选择的分界； - 一份完整证明。顶会/顶刊级别的数学严谨度，可投 AAAI / IJCAI / JAIR / IEEE T-IV； - 一份产业建议书。面向车企、标准组织、监管层，说明工程实践和标准制定应如何调整认知。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
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