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实习【基座大模型北斗实习】面向真实世界长程开放任务的智能体研究
北京/上海 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
- 2、在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
- 3、具备良好的定义、分析和解决问题能力，对新问题能够独立深入探索解决方案；
- 4、良好的沟通协作能力，能够和团队一起探索新技术，推动新技术进步。
岗位描述
【岗位职责】
简介：真实世界中智能体应对长周期、多步骤、开放式的任务目标仍存在瓶颈，如多日旅行规划、专业领域深度研究等任务均呈现长交互轮次、多依赖子任务、全局约束严格的特征，当前智能体易出现上下文丢失、计划漂移、误差累积等问题，难以支撑超长轮次、超长时间的超长程任务执行。本课题研究方向包括但是不限于：
- 1、长程任务鲁棒规划：结合思维链（CoT）、思维树（ToT）等方法，实现复杂目标的可执行子任务拆解，兼顾子任务依赖关系与全局时间/成本约束；研究基于实时环境反馈的重规划机制，解决“模拟漂移”导致的计划与现实脱节问题，提升规划鲁棒性；设计高效的上下文管理与记忆压缩技术，避免长交互过程中关键信息遗忘，支撑超长序列任务的稳定执行。
- 2、开放环境动态适应：探索解决真实世界中目标模糊、环境多变、突发干扰下的任务持续执行难题。
- 3、高效学习范式：研究真实世界开放任务reward以及过程奖励设计方法，为长程任务中间步骤提供有效反馈，解决奖励稀疏问题；研究开放环境下的持续学习方法，避免“灾难性遗忘”，增强智能体在新场景、新任务中的泛化能力。
【任职要求】
- 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
- 2、在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
- 3、具备良好的定义、分析和解决问题能力，对新问题能够独立深入探索解决方案；
- 4、良好的沟通协作能力，能够和团队一起探索新技术，推动新技术进步。
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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）
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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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