研究型实习生-大模型持续学习及领域蒸馏

岗位职责

研究领域： 其他 项目简介： LLM在多个任务中已经展示了强大的能力。然而，由于现实世界的数据和需求不断变化，模型需要持续学习新知识以保持其性能。如何通过数据合成、数据增强、数据采样等多种方式，使得模型能够获取更好的知识是当前行业研究的重点和难点。以DeepSeek-R1为代表的推理模型范式为行业提供了重要启示，尤其在数学解题、代码生成、科学计算等场景中，大模型需具备从多步骤推理到最终结论生成的完整逻辑链条处理能力。研究发现，模型性能的提升已从单纯依赖参数规模扩展转向对训练数据质量的深度优化。高质量数据的稀缺性及其对模型能力的影响机理，正成为制约大模型向高阶推理跃迁的核心瓶颈。本研究旨在通过“高质量”数据与AI融合，为AIXData产业应用（包括但不限于数据标注、数据生成、CoT数据等）带来应用价值。

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

C/C++、Golang、Java、Python、人工智能数据、参数增长、发表算法相关优秀论文、在线学习、增量学习、大模型算法、大语言模型、推理框架、数学推理、数据优化、数据强化、数据挖掘、数据构建、数据生成、数据精炼、数据融合、智能研发、机器学习、标注、标注数据、模型加速/性能优化、模型扩展、深度学习、精准数据、自然语言处理算法、语言大模型、逻辑推理、链式推理