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研究型实习生-自我进化的多模态智能体方法研究

未披露 · 北京 · 阿里巴巴集团

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_name": "阿里巴巴集团",
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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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        "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在读硕士或博士。\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。\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/IOI、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。",
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            "机器学习",
            "模型训练",
            "团队协作",
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            "大语言模型"
        ],
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    "fulltext": "研究型实习生-自我进化的多模态智能体方法研究\n研究型实习生-自我进化的多模态智能体方法研究\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:北京\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在读硕士或博士。\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。\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/IOI、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在读硕士或博士。\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。\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/IOI、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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