研究型实习生-面向医疗场景的大模型工具学习与智能体构建研究及应用

岗位职责

研究领域： 大模型智能体 项目简介： 智能体（Agent）是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动以完成特定任务的人工智能模型。生成式人工智能基座模型在知识获取、指令理解、泛化、规划和推理方面都表现出了较好能力。因此，基座模型与智能体相互结合而形成的人工智能体（AI Agents）目前是人工智能在垂直领域赋能的前沿。AI Agent作为基座模型能力延伸和具体形态，可在内容合成基础上，实现信息检索、人机对话、任务执行、逻辑推理等自主行为，从而改变传统智能体只能完成简单预设任务的不足。同时，医疗AI作为Agent Native的下一代AGI产品，对智能体的构建、效果、评测、效率等都有很高的要求。尽管在通用领域中人工智能体已取得显著的发展，但在面向医疗服务的支付宝场景中，构建专门的人工智能体系统依然面临诸多不足与挑战，如人工智能体在通用域表现出色，但在医疗服务领域由于所掌握知识欠缺而无法深入理解特定业务细节。因此，如何通过额外的训练、多模型协同或与专业知识模型的集成来提升AI智能体在医疗服务领域中的能力，成为了一个重要挑战。

任职要求

研究领域： -目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位 -具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go -具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究 优先录用： -对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色 -在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文 -至少3个月的全职工作

特色标签

AIGC、AI推理、AI智能体、C/C++、Golang、Java、Python、人工智能体、健康服务领域、医学人工智能、医疗、医疗人工智能、医疗场景、原生智能体、发表算法相关优秀论文、基础模型、大模型算法、对话系统、智能体、智能体原生、智能对话、智能检索、机器推理、生成式AI、知识检索、算法工程化经验、自然语言处理算法、通用人工智能、预训练大模型