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通义研究型实习生-面向未来软件工程全链路智能化的Multi-Coding-Agent

实习兼职通义研究型实习生地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1. 有1篇及以上NLP顶会论文;
2. 或作为重要角色参与领域内有含金量的比赛并取得成绩(比如ACM)

工作职责


在大模型技术日臻成熟与广泛应用的背景下,自动代码生成的研究步入了一个全新的阶段。近年来,随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、通义千问系列)的突破性发展,以及多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)在复杂环境决策和协同任务处理中的深入探索,如何结合这两者的优点,构建具备高度环境感知能力的Code Multi-Agent系统,已成为软件工程和人工智能交叉领域的重要课题。因此,针对Code Multi-Agent系统在项目环境感知方面的研究,不仅能够填补现有工具在智能化程度上的空白,更有望引领软件工程实践进入一个崭新的自动化与智能化时代。
包括英文材料
NLP+
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更新于 2025-01-20
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更新于 2025-02-18
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更新于 2025-02-20
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阿里妈妈-决策智能平台团队致力于以前沿视角攻克广告决策智能领域的重大挑战,研发面向未来的决策智能技术,推动技术向更高层次发展,为业务提供强劲动力。 我们在决策智能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。2024年我们还在NeurIPS组织了比赛&Workshop,并开源了大规模的Benchmark。 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,研究出价决策大模型的Scaling Law。 2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律,构建出价决策领域的基础模型。 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。

更新于 2025-06-24