美团招聘【大模型北斗实习】推理决策智能体技术研究
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岗位职责:
本课题聚焦大模型在复杂场景下的高阶认知能力突破,面向真实需求构建具备自主推理与协作进化能力的智能系统。通过前沿算法创新与工业级场景验证,助力研究者攻克高度自适应智能体架构设计、复杂决策优化等关键技术难题。
核心研究内容包括:
1)构建复杂情境推理框架:开发能够处理模糊信息、进行合理假设并自主验证的决策系统,突破不完全数据下的逻辑闭环能力。
2)建立多智能体协作范式:研究分层任务拆解机制与分布式决策架构,实现跨智能体的动态协调与效能优化。
3)设计任务驱动进化机制:结合强化学习与反思模型,持续提升智能体在业务场景中的自主适应与问题排查能力。
4)开发模型可解释性框架:创新推理过程可视化技术,建立决策依据追溯机制,显著降低模型幻觉风险。
5)探索人机协同新形态:构建具备环境感知与交互进化能力的智能助手,推动大模型在真实场景的可靠落地。
任职要求:
1)熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架、和主流编程语言、CUDA/Triton语言,具备扎实的深度学习理论基础。
2)有扎实的大模型实践和研究能力,尤其是在推理和决策优化领域具有深刻的理解。
3)发表过高水平论文(如NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP等)。
加分项:
1)有影响力的开源项目中做出过核心贡献,尤其是与大模型推理或多智能体协作相关的项目。
2)具备复杂推理、自主执行能力的大模型系统,在业务场景上设计和落地经验。
本课题聚焦大模型在复杂场景下的高阶认知能力突破,面向真实需求构建具备自主推理与协作进化能力的智能系统。通过前沿算法创新与工业级场景验证,助力研究者攻克高度自适应智能体架构设计、复杂决策优化等关键技术难题。
核心研究内容包括:
1)构建复杂情境推理框架:开发能够处理模糊信息、进行合理假设并自主验证的决策系统,突破不完全数据下的逻辑闭环能力。
2)建立多智能体协作范式:研究分层任务拆解机制与分布式决策架构,实现跨智能体的动态协调与效能优化。
3)设计任务驱动进化机制:结合强化学习与反思模型,持续提升智能体在业务场景中的自主适应与问题排查能力。
4)开发模型可解释性框架:创新推理过程可视化技术,建立决策依据追溯机制,显著降低模型幻觉风险。
5)探索人机协同新形态:构建具备环境感知与交互进化能力的智能助手,推动大模型在真实场景的可靠落地。
任职要求:
1)熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架、和主流编程语言、CUDA/Triton语言,具备扎实的深度学习理论基础。
2)有扎实的大模型实践和研究能力,尤其是在推理和决策优化领域具有深刻的理解。
3)发表过高水平论文(如NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP等)。
加分项:
1)有影响力的开源项目中做出过核心贡献,尤其是与大模型推理或多智能体协作相关的项目。
2)具备复杂推理、自主执行能力的大模型系统,在业务场景上设计和落地经验。
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