通义研究型实习生-大模型智能体框架、算法和应用探索

随着大模型与智能体系统的发展，数据正从“静态燃料”演变为“动态认知基础设施”。传统数据处理范式难以满足Agent工作流、强化学习、RAG等新场景对语义理解、任务适配与反馈闭环的需求。一系列重要问题亟需重新思考：什么是面向未来 AI 系统的“高质量数据”？如何构建可解释、可组合、可迭代的数据智能框架？ 我们隶属于通义实验室，长期聚焦 AI 基础设施与数据智能方向。团队已在ICML、NeurIPS、ICLR、SIGMOD、KDD、WWW等国际顶会发表论文数十篇，多次获 Spotlight 与 Best Paper，主导开源 DataJuicer、AgentScope、Trinity-RFT 等框架。相关成果广泛应用于学术界与工业界，支撑阿里云、通义大模型、百炼平台等内外部业务。 现诚邀具备扎实科研能力与工程素养的候选人加入，你将参与： 1. 探索如何让数据处理系统“听懂”任务语义，自动生成可验证、可复用、可优化的数据流水线； 2. 研究高性能方法，量化建模文本、图像、轨迹等数据对下游任务的实际价值，构建数据健康评估体系； 3. 面向智能体经验管理、RAG 上下文筛选、多模态日志分析等真实场景，设计新型数据原语与评估基准； 4. 建设开源框架（DataJuicer、AgentScope、Trinity-RFT），发表高水平论文或技术成果，推动社区对“数据智能”的前沿探索。

我们正在寻找对大模型在各种场景智能下的效能优化或智能体应用充满热情的优秀在读学生，参与大模型关键系统架构和场景化应用的前沿研究。你将深度参与千亿级大模型在复杂工业场景落地的“不可能三角”：高性能、低延迟、高自主性。 你将从以下四个核心应用方向中选择一个深入参与，开展系统性研究与工程实现： 1、面向自动驾驶/具身智能的端到端自动驾驶大模型训练优化：参与大规模分布式训练系统的性能分析与优化，包括数据并行、模型并行、流水线并行等策略的调优；参与自动驾驶核心模型（BEV、Transformer、Diffusion 等）中关键算子的性能 Profiling 与优化；基于 Transformer 架构的自动驾驶端到端模型（如 VLA，UniAD, VAD 等）的大规模预训练与微调，优化长序列感知与预测的对齐； 2、面向MoE大模型的训练推理优化：针对千亿级超大规模参数模型，深度参与类QWen/DeepSeek等MoE大模型的性能调优，研究 并行策略（张量、流水线、数据并行）下的通信重叠与显存优化；基于开源大模型推理引擎结合各类大模型和GPU/NPU等硬件，应用PD分离/DeepEP架构，探索高性能算子实现，结合编译优化，量化等手段提升模型推理性能； 3、图像视频与世界模型生成： 参与图像/视频生成模型（Diffusion Transformer、UNet、VAE、文本编码器等）的推理性能分析与端到端优化，提升生成速度与吞吐量；针对多步采样推理流程（DDPM / DDIM / Flow Matching 等）进行调度优化，探索步数压缩、缓存复用、投机采样等加速策略；协助构建推理性能基准测试体系，持续追踪优化效果；参与生成模型推理服务的工程化落地，包括多卡并行推理、动态 Batching、流式输出等方案的设计与实现； 4、大模型与推荐系统的融合创新，聚焦生成式算法或者推荐场景推理优化的研发：研究面向基于LLM的生成式召回技术，通过用户意图生成、Item ID/Title生成等方式，解决传统方法在语义鸿沟与长尾挖掘上的痛点，探索利用大模型直接生成召回和排序；针对生成式模型推理延迟高、资源消耗大的问题，研究算子优化能力、低精度计算、流式推理、投机采样等技术并应用模型推理技术。

VLA基础模型训练，包括但不限于： 1. 跨本体多技能预训练 2. VLA基础模型架构与预训练技术路线探索 3. VLA基础模型训练/推理加速 工作地点：杭州/北京，优先杭州

我们是Token Foundry - 多模态交互团队，正在寻找对具身智能与数字人前沿交叉领域充满热情的研究型实习生。本项目在团队在生成理解一体化方面的坚实基础，共同构建下一代具身智能与多模态数字人大模型，进一步打通“感知-理解-生成-执行”全链路，在统一架构下探索环境理解、行为生成与多模态交互的深度协同。 你将参与如下关键方向： 1. 设计并实现支持自然语言指令到连续动作序列端到端控制的生成理解一体化具身基础模型； 2. 构建能响应语音、文本、视觉等全模态输入，实时高质量数字人生成大模型； 3. 开发融合真实与仿真数据的千万级多模态具身训练平台； 4. 优化模型推理效率，推动大模型在机器人端侧或实时交互场景中的部署。 优秀成果可形成专利/论文，或发布ModelScope开源社区