研究型实习生-DeepResearch技术

岗位职责

研究领域： 大模型智能体 项目简介： Agentic Search 是 Agentic 模型的重要应用方向之一，已逐渐成为众多系统中不可或缺的核心能力。然而，当前该技术在稳定性与高效性方面仍面临诸多挑战。尤其是在 DeepResearch、WideSearch 等高难度任务中，现有 Agent 的表现仍存在明显不足。研究表明，引入多轮搜索、交叉验证与反思机制，有助于模型获得更真实、有效的结论。然而，该技术目前仍面临开源数据稀缺、训练方案缺乏统一标准、在基准测试中的表现尚未达到商用要求等问题，存在大量值得深入探索的优化空间。此外，当前搜索工具主要面向人类用户进行设计与优化。如何为 Agent 构建更适配、更高效的搜索工具，是一个极具潜力的研究方向。

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

AI智能体、C/C++、Golang、Java、LLM智能体、Python、互验证、代理搜索、免费可获取数据、全面检索、公共数据集、发表算法相关优秀论文、后验反思、多源验证、大模型算法、大语言模型智能体、宽域搜索、广度搜索、开放数据、循环搜索、性能基准、推理反思、搜索算法、智能体、智能体搜索、标准化测试、深度推理搜索、深度检索、深度研究、结果交叉校验、自主代理搜索、自反思、评测基准、轮次式搜索、迭代搜索