主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "研究型实习生-面向多领域任务泛化的GUI Agent多轮强化学习方法研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "Token Foundry",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位",
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"responsibilities": "1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、AI memory、多模态RAG等前沿技术。\n2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习，提升大模型能力。\n3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者。\n4. 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n加分项：\n1. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"模型训练",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；1. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR等顶级会议/期刊上发表论文者优先；2. 具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "研究型实习生-面向多领域任务泛化的GUI Agent多轮强化学习方法研究\n研究型实习生-面向多领域任务泛化的GUI Agent多轮强化学习方法研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2032-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、AI memory、多模态RAG等前沿技术。\n2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习，提升大模型能力。\n3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者。\n4. 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n加分项：\n1. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先。\n\n在招业务\nToken Foundry\n1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、AI memory、多模态RAG等前沿技术。\n2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习，提升大模型能力。\n3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。\n1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。\n2. 在多模态、大语言模型、Agent、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。\n3. 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者。\n4. 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。\n加分项：\n1. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、CVPR等顶级会议/期刊上发表论文者优先。\n2. 具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先。\n3. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL领域，主导过大影响力项目者优先。",
"standard_classification": {
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