大模型应用

24届人工智能专业，目前没有大模型实际工作经验，自己做过三个项目，掌握提示词工程、RAG、大模型微调，求捞！

京东测开vs现代汽车LLM应用开发vS安克LLM 应用 offer选择rt，鼠鼠实习找到6月底终于有offer了😭1.京东测开（北京，暑期实习，可转正，大时尚事业部，具体业务不太清楚，有可能是点点点）2.现代汽车LLM应用开发（上海，智能座舱方向，日常实习，HR说看表现能转正🤔）3.安克（深圳，最近大规模召回充电宝那个，主要是做面向公司内部的智能体开发，日常实习）暑期实习大厂后端开发几乎全军覆灭，华为到现在还是offer审批（已经不抱希望了生)，暑期实习前半段被后端打击信心了，然后调整策略测开和大模型应用都投了一些的，秋招还是想找后端开发，不知道测开实习对后端用处大不大，大模型应用感觉就RAG和agent，似乎更简单一些，秋招大模型应用岗位好找嘛

有没有同是找大模型应用的友友 暑期春招都可以 做RAG, SFT, agent等等这些的，想认识一下大家，交流经验！！！

论文题目：HIRAG: Hierarchical-Thought Instruction-Tuning Retrieval-Augmented Generation论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.05714v2核心要点：HIRAG（Hierarchical-Thought Instruction-Tuning Retrieval-Augmented Generation）通过三级递进能力（过滤、组合、推理）解决传统RAG仅关注信息检索而忽视有效利用的痛点，在小规模模型上实现媲美甚至超越大模型的复杂问答性能。实验结论1、能力递进设计：通过三级任务（过滤→组合→推理）的递进式训练，模型获得了处理复杂RAG场景的系统性能力，而非零散的技巧。2、小模型大突破：HIRAG(Llama3-8B)在多个数据集上超越了13B甚至70B规模的基线模型，证明了方法的高效性和数据利用能力。3、跨模型泛化：在Llama2、Llama3和Qwen2.5等不同系列模型上均取得一致提升，表明HIRAG的训练范式具有普适性。

摘要：能够进行扩展的推理链（chain-of-thought reasoning）的推理语言模型（Reasoning Language Models），在需要复杂逻辑推理的任务上展现出了卓越的性能。然而，对所有问题都应用复杂的推理过程常常会导致显著的计算效率低下，特别是当许多问题本身就存在简单直接的解决方案时。这引发了这样一个开放性问题：大型语言模型（LLMs）能否学会何时进行思考？为了回答这一问题，我们提出了 Thinkless，这是一个可学习的框架，能够使 LLM 根据任务的复杂性以及模型自身的能力，自适应地在简短推理和长篇推理之间进行选择。Thinkless 在强化学习范式下进行训练，并...

2024年，大型模型技术全面渗透至各行各业，深度融合于实体经济之中，为科技创新注入强大动力。截至今年五月，国产大型模型的数量已突破300大关，随着国务院政府工作报告首次提出“人工智能+”行动计划，全国各地正加快推动LLM大型模型技术与产业实践的融合进程。自《2024大型模型典型示范应用案例集》于四月启动征集以来，社会各界给予了极高的关注。中国信通院收到了来自各界的数百份申报案例。本文的案例集 打包好了，可以分享出来经过专家团队的全面评审，最终精选出99个杰出案例，包括45个“行业赋能”项目、46个“智能应用”实例以及8个“生态服务”案例。这些案例覆盖了新型工业化、能源、医疗、政务等多个关键应用...

​摘要：长思维链（CoT）显著增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。然而，广泛的推理痕迹导致了效率低下以及首次输出时间（Time-to-First-Token，TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的训练范式，利用强化学习（RL）指导推理型LLM在多跳问题中交替进行思考和回答。我们观察到，模型本身具备交替推理的能力，这种能力可以通过强化学习进一步增强。我们引入了一种简单而有效的基于规则的奖励机制，以激励正确的中间步骤，该机制通过利用交替推理过程中生成的中间信号，引导策略模型走向正确的推理路径。我们在五个多样化的数据集和三种强化学习算法（PPO、GRPO和REINFORCE++）上进行了广泛的实...