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任职要求
1.3年以上开放平台或智能体工作经验；
2.产品逻辑能力强，沟通表达能…工作职责
负责智能体开放平台的产品的建设和迭代，搭建面向行业合作伙伴的开放平台能力赋能行业合作伙伴。 1.负责智能体开放平台的产品整体规划和各类产品能力的建设与落地； 2.与各类智能体深入合作，持续迭代开放平台的能力，提升智能体的建设效率。
简介：随着 OpenClaw、Claude Code 等 Agent 进入实战领域，传统的静态评测已无法衡量 Agent 的长程规划、自主纠错与真实环境交互能力。我们寻找对 Agent 评测范式有独特见解的同学，共同定义下一代 Agent 的考卷。你将参与的工作有： 1、评测范式研究与落地： ①针对 OpenClaw 及 Claude Code 等主流 Agent，构建基于真实生产力场景，如自动化办公、复杂代码重构、多工具协同等的动态评测沙盒环境。 ②探索从“单轮对话”转向“长程任务”的评测机制，研究如何量化 Agent 的记忆一致性与环境感知力。 2、高价值方案产出： ①设计并构建能反映用户体感的评测集，不仅关注 通过率，更深入拆解用户在交互过程中的使用体验。 ②建立 Agent 错误归因体系，针对 Agent 陷入死循环、幻觉指令、工具调用失败等典型场景进行深度诊断。 3、未来形态探索： ①跟踪前沿 Agent 发展，研究在多智能体协同、自主进化等未来形态下的 Agent 形态和相应的评测基准。 ②利用 LLM/Agent-as-a-Judge 的方式，提升自动化评测的准确性与效率。
阿里云PAI深度学习团队正在布局**物理 AI 与具身智能**方向，寻找博士研究型实习生，聚焦具身智能体从实验室到开放世界泛化的核心瓶颈，围绕以下内容开展前沿研究： 1. **多源数据驱动的跨域泛化**：研究 VLA 与 WAM 两条路线下多源异构数据（遥操作轨迹、人类演示、仿真数据、无标注视频）的差异化利用策略、跨本体统一动作表示、以及数据多样性优化，提升智能体在分布外场景下的泛化能力。 2. **RL 后训练驱动的行为泛化**：研究基于世界模型的想象训练与大规模 RL 后训练方法，突破行为克隆的泛化边界，涵盖通用奖励设计、异构架构 RL 适配、以及部署端持续进化闭环。 3. **物理AI研发闭环全链路搭建**：参与物理AI研发基础设施建设，包括数据采集与管理流水线、VLM/VLA与WFM/WAM等基础模型的训练与评测平台、以及仿真-真机部署闭环工具链，为上述研究方向提供可复用的AI Infra支撑。 核心算法成果将沉淀至 ModelScope、HuggingFace 及 PAI 开源算法库，支持在 NeurIPS、ICML、ICLR、CoRL、RSS、CVPR、ICCV、ECCV等顶会发表论文。