通义研究型实习生-行业垂域大语言模型
任职要求
- 熟悉机器学习/深度学习基本概念，有机器学习/深度学习相关的研究/项目经历 - 对大模型相关技术有基本了解，有相关NLP技术的研究/项目经历 - 对行业大模型相关研究感兴趣
工作职责
随着ChatGPT产品的发布，大语言模型的开发和迭代吸引了国内外科技公司的广泛关注。除了通用大语言模型，各行各业对大语言模型均提出新的需求和挑战。ChatGPT之后，有许多优秀的行业模型推出，如BloomBerg GPT，ChatLaw，Huatuo GPT等，但在实际应用中，仍然存在着幻觉、toxicity、时效性等问题。对于具体的行业的能力强化，模型更是缺乏优化，如金融领域的逻辑推理和图表理解、法律领域的法律法规检索、教育中的安全问题等。
夸克学习算法团队通过持续创新突破，提供更智能的产品体验，支撑了夸克拍照搜题、AI解题大师、批改、教育搜索等多个核心产品体验。 1. 负责大模型后训练阶段强化学习应用过程中关键问题的探索研究，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型在教育垂域的应用的解决范式和关键技术的探索研究，包括DeepReaserch，Agentic Reasoning，奖励模型建模等； 3. 负责多模态大模型预训练、跨模态对齐、推理等领域的关键问题的探索和研究，包括视觉编码器、视觉推理等、多模态语料构建方法等； 4. 基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系。 你将与行业顶尖算法工程师一对一组队，共同挑战前沿问题。你的工作成果将服务千万级用户，影响大模型应用在教育垂域的发展走向。 在推动相关技术落地业务的同时，鼓励其深耕兼具原创性与实用性的算法创新，共同完成高水平论文发表。
研究领域： 人工智能 项目简介： 在如今技术背景下，大模型事实性是指大型语言模型生成的内容与既定事实保持一致的能力，这种一致性是确保模型输出准确、可靠信息的基础，对于模型在各种应用场景中的表现至关重要。
研究领域： 深度学习 项目简介： 在当今数字经济飞速发展的背景下，支付宝作为全球领先的金融科技平台，其巨大的用户流量形成了丰富且多维的海量流量数据。这些流量数据表示着用户的端内端外行为动线，能够反映出用户的心智偏好或者风险意图。但是目前对于端内流量的认知和盘点严重依赖人工，需要人工发现流量中的问题，并且总结流量表现的行为模式，整个过程费时费力。大模型的横空出世提供了一种通用的流量认知方案，能够识别出用户在端内的行为模式。由于垂类模型优化下，大模型的通用性能常常遭遇极速衰退，因此需要持续学习。
-需求洞察：深度分析医疗健康垂类用户需求，挖掘AI健康智能体在问诊服务、健康咨询、保险医疗等场景的商业化机会点 -产品设计：参与智能体对话管理、个性化推荐、服务链路设计等核心模块开发，设计兼顾用户体验与商业变现的解决方案 -数据驱动：参与商业化核心数据日常分析，通过AB测试、归因分析等手段持续优化产品 -生态构建：探索与医疗机构、药企、保险公司等B端合作伙伴的联合创新模式，设计智能体服务接入、数据产品化等合作方案 -前沿探索：跟踪生成式AI在医疗领域的应用动态，研究Prompt Engineering、RAG等技术与商业化场景的结合创新