美团(meituan)招聘【基座大模型北斗实习】面向真实世界长程开放任务的智能体研究
招聘职位:
【基座大模型北斗实习】面向真实世界长程开放任务的智能体研究 搜索同类职位
岗位职责:
简介:真实世界中智能体应对长周期、多步骤、开放式的任务目标仍存在瓶颈,如多日旅行规划、专业领域深度研究等任务均呈现长交互轮次、多依赖子任务、全局约束严格的特征,当前智能体易出现上下文丢失、计划漂移、误差累积等问题,难以支撑超长轮次、超长时间的超长程任务执行。本课题研究方向包括但是不限于:
1、长程任务鲁棒规划:结合思维链(CoT)、思维树(ToT)等方法,实现复杂目标的可执行子任务拆解,兼顾子任务依赖关系与全局时间/成本约束;研究基于实时环境反馈的重规划机制,解决“模拟漂移”导致的计划与现实脱节问题,提升规划鲁棒性;设计高效的上下文管理与记忆压缩技术,避免长交互过程中关键信息遗忘,支撑超长序列任务的稳定执行。
2、开放环境动态适应:探索解决真实世界中目标模糊、环境多变、突发干扰下的任务持续执行难题。
3、高效学习范式:研究真实世界开放任务reward以及过程奖励设计方法,为长程任务中间步骤提供有效反馈,解决奖励稀疏问题;研究开放环境下的持续学习方法,避免“灾难性遗忘”,增强智能体在新场景、新任务中的泛化能力。
任职要求:
1、硕士及以上学历,计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业,博士优先;
2、在大模型领域有研究基础,或参与过有影响力的开源项目,在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先;
3、具备良好的定义、分析和解决问题能力,对新问题能够独立深入探索解决方案;
4、良好的沟通协作能力,能够和团队一起探索新技术,推动新技术进步。
简介:真实世界中智能体应对长周期、多步骤、开放式的任务目标仍存在瓶颈,如多日旅行规划、专业领域深度研究等任务均呈现长交互轮次、多依赖子任务、全局约束严格的特征,当前智能体易出现上下文丢失、计划漂移、误差累积等问题,难以支撑超长轮次、超长时间的超长程任务执行。本课题研究方向包括但是不限于:
1、长程任务鲁棒规划:结合思维链(CoT)、思维树(ToT)等方法,实现复杂目标的可执行子任务拆解,兼顾子任务依赖关系与全局时间/成本约束;研究基于实时环境反馈的重规划机制,解决“模拟漂移”导致的计划与现实脱节问题,提升规划鲁棒性;设计高效的上下文管理与记忆压缩技术,避免长交互过程中关键信息遗忘,支撑超长序列任务的稳定执行。
2、开放环境动态适应:探索解决真实世界中目标模糊、环境多变、突发干扰下的任务持续执行难题。
3、高效学习范式:研究真实世界开放任务reward以及过程奖励设计方法,为长程任务中间步骤提供有效反馈,解决奖励稀疏问题;研究开放环境下的持续学习方法,避免“灾难性遗忘”,增强智能体在新场景、新任务中的泛化能力。
任职要求:
1、硕士及以上学历,计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业,博士优先;
2、在大模型领域有研究基础,或参与过有影响力的开源项目,在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先;
3、具备良好的定义、分析和解决问题能力,对新问题能够独立深入探索解决方案;
4、良好的沟通协作能力,能够和团队一起探索新技术,推动新技术进步。
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