京东|大模型算法实习生(Agent Memory方向)
【岗位职责】聚焦 Agent Memory(智能体长短期记忆) 核心机制的基础研究与前沿探索,致力于提升 LLM Agent 在长周期、复杂任务中的推理与泛化能力:
Agent 记忆架构设计:探索并构建下一代 Agent 记忆系统,包括但不限于情景记忆、语义记忆与程序性记忆的协同机制,提升智能体在跨领域任务上的长程推理能力。
动态记忆与检索增强:优化 Agent 对历史信息的读写、遗忘与压缩机制,解决灾难性遗忘问题。
自我进化与反思机制:探索 Agent 的自我反思与自我进化能力,研究如何通过长期交互实现智能体的持续终身学习。
【岗位优势】充足的计算资源,快速实践和场景落地,成果好可以支持发表论文
【任职要求】计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上在读;
科研能力突出:在 NLP、ML、RL 领域顶级会议(如 NeurIPS, ICLR, ICML, ACL 等)有论文发表记录者优先;
技术深度:深刻理解 Transformer 架构及 LLM 原理,熟悉SFT,RLHF,RLVR等相关技术细节;
具备优秀的编程能力(Python/PyTorch),能够快速复现顶会 Paper 代码并进行改进。
联系方式: ************************
Agent 记忆架构设计:探索并构建下一代 Agent 记忆系统,包括但不限于情景记忆、语义记忆与程序性记忆的协同机制,提升智能体在跨领域任务上的长程推理能力。
动态记忆与检索增强:优化 Agent 对历史信息的读写、遗忘与压缩机制,解决灾难性遗忘问题。
自我进化与反思机制:探索 Agent 的自我反思与自我进化能力,研究如何通过长期交互实现智能体的持续终身学习。
【岗位优势】充足的计算资源,快速实践和场景落地,成果好可以支持发表论文
【任职要求】计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上在读;
科研能力突出:在 NLP、ML、RL 领域顶级会议(如 NeurIPS, ICLR, ICML, ACL 等)有论文发表记录者优先;
技术深度:深刻理解 Transformer 架构及 LLM 原理,熟悉SFT,RLHF,RLVR等相关技术细节;
具备优秀的编程能力(Python/PyTorch),能够快速复现顶会 Paper 代码并进行改进。
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