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通义研究型实习生-智能助理中意图理解与路由规划算法研究

实习兼职通义研究型实习生地点:北京 | 杭州 | 上海状态:招聘

任职要求


1、NLP/ML/RL背景,在读研究生以上学历,有大模型优化、agent研发经验,第一作者发表过顶级会议论文;
2、扎实的算法能力,优良的编程风格,熟悉Python语言,具备复杂系统的设计开发调试能力;
3、优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验;具备快速学习的能力,以及深入钻研技术问题的耐心。

工作职责


随着大模型能力的增强,Agent在各个领域取得了显著进步,智能体正逐步实现复杂任务的自动化。然而,在面对多步骤决策和长Inference链路任务时,智能体常常显得力不从心,难以优化全局规划与执行效率。提升智能体的规划能力成为智能体研究中的重要方向。
智能体规划能力增强技术旨在通过优化Planning的路径选择、决策树构建和计划执行,来提升智能体在复杂环境中完成任务的能力。该技术结合强化学习(Reinforcement Learning)和启发式搜索(Heuristic Search)等方法,力求实现智能体的自主决策与学习,从而在动态和不确定环境中表现出更加智能和高效的行为。
在智能体规划能力增强与研究领域,目前面临的主要挑战包括:复杂环境中的多步骤任务规划、多模态信息的综合处理、实时动态调整和优化策略等。为解决这些问题,本Project将深入探索智能体的规划算法与能力增强技术,提出具有更高效率和鲁棒性的解决方案。
包括英文材料
NLP+
学历+
大模型+
AI agent+
算法+
Python+
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实习通义研究型实习生

Conversational AI团队成立于2014年,持续深耕对话智能的前沿研究和大规模落地应用。研究方面,围绕对话智能的各个方向,如对话预训练、任务型对话、表格型对话、文档型对话、多模态对话、人人对话、人机协同等方向发表40+篇顶会论文(ACL/EMNLP/AAAI/KDD等);应用方面,在阿里云智能客服(云小蜜)、店小蜜、钉钉企业助理/员工助理等大规模落地应用,目前在中国对话式AI云服务市场份额排名第一。

更新于 2024-11-14
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1.研发融合结构化查询与向量检索的混合执行引擎; 2.设计基于深度学习的索引参数自优化框架; 3.开发分布式环境下的动态负载均衡算法; 4.构建多维度查询性能评估指标体系。

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随着GPT-4o等全模态大模型的突破,多模态生成与交互技术正成为人工智能领域的核心竞争方向。但当前技术在多模态深度理解、长序列生成一致性、跨模态对齐精度、实时交互智能性等方面仍面临显著挑战。 本项目聚焦音频、视觉、文本的多模态融合场景,针对长序列生成、强化学习优化、跨模态推理、表征学习等关键技术进行攻关,旨在构建具备深度思考能力、高可控性、强交互性的新一代智能多模态系统,推动AI技术在音乐创作、实时对话、音视频生成等领域的产业化应用。

更新于 2025-04-07
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实习研究型实习生

研究领域: 深度学习 项目简介: 随着基础大模型能力的提升,对模型短板数据/知识型数据的需求越来越大;通过正向挖掘很难补充该分布数据; 以下两个关键点需要投入人力研究: 1、通过智能体工作流来融合多模态大模型的协同与规划能力;提升整体数据链路的任务覆盖广度与深度; 2、通过数据主动合成探索数据闭环实现路径;提升交付自动化程度与质量;