蚂蚁金服研究型实习生-基于国际化金融场景的大模型应用能力
任职要求
研究领域： -目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的硕士或博士学位 -具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go -具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究 优先录用： -对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色 -在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文 -至少3个月的全职工作
工作职责
研究领域： 人工智能 项目简介： 在大模型的国际化应用落地过程中，要解决几个核心的问题： 1. 大模型对于小语种的支持：在蚂蚁国际化场景中，既有中英文这样的大规模使用的语言，也有东南亚，欧洲，非洲等各的确相对较小语种的实际需求，这些小语种的语料相对而言获取难度高，也导致了大模型在应用落地过程中会遇到许多困难，探索一条高效可行的道路来扩充大模型对于小语种的支持是在业务和技术上都有着突破意义的工作 2. 大模型对于体验的支持：在模型的使用过程中，探索更好的用户体验需要进行相当的投入来保持对于体验的关注和不断尝试，既包括通过推理模型来提升模型回复能力，也包括通过长思考能力来提升问题解决的思路完备性，也可以借助于大模型的代码生成等推理能力来生成交互式界面，或者通过多模态模型来进行包括视频在内的AIGC等，在应用过程中有很多细节需要结合大模型基座进行优化 3. 模型可信：在金融场景中，模型回复的准确性和安全性至关重要，结合业务场景进行探索模型的grounding，知识注入和幻觉消除等工作
研究领域： 自然语言处理 项目简介： 蚂蚁知识图谱平台经过多年金融领域业务的支撑，沉淀了基于属性图的语义框架——语义增强可编程框架 (Semantic-enhanced Programmable Graph, SPG)。它创造性地融合了 LPG 结构性与 RDF 语义性，既克服了 RDF/OWL 语义复杂无法工业落地的问题，又充分继承了 LPG 结构简单与大数据体系兼容的优势。基于SPG的图谱推理（SPG Reasoning）利用谓词语义和逻辑规则来定义知识之间的依赖和传递，并提供可编程的符号化表示，以方便机器理解，实现专家规则和模型的融合推理。本项目旨在对基于SPG的知识图谱存储及推理技术进行研究，包括但不限于符号推理与GNN模型融合、大模型+KG结合、大规模图存储和图匹配计算优化、图学习和深度学习训练和推理等技术研究，以及在工业场景的实用化。
阿里妈妈-智能广告平台团队负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。我们通过挖掘广告主多元需求，升级智能投放能力提升投放效果，带动广告预算增长。技术上，我们通过基于大模型、生成算法、强化学习的出价Agent对智能出价系统进行深度优化。 我们在智能出价领域有丰厚的技术底蕴，在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文，并通过技术创新显著提升业务效果。决策智能技术是人工智能的关键研究领域，在大型博弈环境中有广泛应用，例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景，随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用，我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 具体职责： 1. 深入运用生成算法（如Diffusion、Transformer等）对出价决策模型进行探索与迭代。 2. 探索大模型（LLM）与出价决策模型的融合方案，包括但不限于特征增强、环境建模、端到端决策等。 3. 跟进业界前沿技术趋势，开展前沿算法的研究工作，撰写发表论文。结合实际业务需求，将技术应用到实际业务场景。 加入我们，您将获得： 1. 贴近工业实践的技术挑战，享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 2. 深度参与研发团队内部研讨，与顶尖专家共同探讨前沿技术，合作发表国际顶级会议论文。 3. 一对一的行业专家指导，助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。
研究领域： 人工智能 项目简介： 在大型语言模型的发展中，内外部透出的大模型在各项能力上参差不齐。同时，LLMs庞大的计算量和资源需求限制了它们的实用性，尤其是在计算资源受限的环境中。知识蒸馏作为一种将大型教师模型的知识转移至体更灵活（甚至体积更小）的学生模型的技术，展现出巨大的潜力。然而，目前大部分研究集中于单个教师模型的知识转移，而忽略了不同教师模型可能提供的多样化和互补性知识。本项目动机是探索如何从多个多样化的大型语言教师模型中蒸馏知识，以此来丰富和增强学生模型的在某个场景（比如代码）下的各种细分能力，同时学生模型可以通过对经典attention结构的战略性增强，在细分领域上超过LLM。
研究领域： 隐私计算 项目简介： 在蚂蚁国际的各种在线业及离线务中，由于各国之间的法律法规差异、监管合规要求以及合作机构的意愿，国际业务数据常常面临区域间、机构间隔离的挑战，形成数据孤岛。外部合作机构/商户的数据不能出境、不愿出域。合作商户对数据保护意识强，撬动难度大。 为解决这些问题，我们希望在保证数据隐私的前提下，利用隐私计算MPC（Secure Multi-Party Computation）技术，进行联合计算和分析，确保数据在计算过程中不被泄露，实现跨区域、跨机构的数据协同。 1.负责密码学前沿技术跟踪和创新预研，进行隐私计算高性能、高精度、通用化方面的的基础研究； 2.负责将隐私计算技术应用于现实问题，面向场景优化的密码算法和系统； 3.跟踪、探索隐私计算方向前沿技术，并适时进行技术分享、专利申请和学术文章发表。 4.通过行业深度洞察以及前膽性思考，探索前沿技术、预研新场景，引导行业标准制定以及打造全球领先的行业品牌心智。