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实习【基座大模型北斗实习】智能体系统的通用游戏能力与开放世界探索能力研究
北京/上海 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 岗位要求：
- 1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业在读；
- 2、在强化学习、文本/多模态大模型训练、Agent 、世界模型等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者；
- 3、好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者；
- 4、具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。
岗位描述
【岗位职责】
简介：我们认为，训练智能体系统的核心在于训练对任意复杂的环境进行合理交互、并在复合guidance 信号下充分进行系统级长程任务解决。这里，环境向真实物理世界演化是一个可以预见的方向，从而依赖模型在动态的、存在时序自变化的多模态环境下的探索与交互能力。为了激发这样的能力，一方面，我们认为游戏是一个高度可验证、同时充满训练潜力的场景；另一方面，如 minecraft / 原神 以至更复杂的开放世界环境更可以作为智能体系统在进行真实物理世界训练之前的一个练兵场。
具体的，我们关注如下研究目标：
- 1、探索通过在高度多样、丰富的游戏任务下进行大规模智能体训练，提高模型面对一般多模态场景的交互与融合模态推理能力。
- 2、探索趋向于真实物理世界的开放世界建模，为模型在真实物理世界下的训练和模拟训练提供坚实基础。
- 3、训练模型在动态、时序变化的开放世界下，自主进行感知、观察、探索、交互、任务推进的能力，并预期这样的能力作为真实物理世界训练的坚实前置基础，可以 minimize 所需的高成本真实物理世界训练量。
【任职要求】
岗位要求：
- 1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业在读；
- 2、在强化学习、文本/多模态大模型训练、Agent 、世界模型等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者；
- 3、好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者；
- 4、具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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