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实习混元基座模型-中小尺寸模型优化相关前沿技术探索
北京 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；
- 技术技能要求：
- 1.在NLP、LLM领域有深入实践，对生成式AI、agent、RL或特定垂域（如金融、法律、医疗、STEM、数学等）有丰富的数据构建经验；
- 2.较强的工程实现能力，熟练掌握Python，熟悉各种agent框架和MCP协议。
- 3.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等），特别是在数据合成、模型微调或特定垂域能力突破方向；
- 软性素质要求：
- 具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳，对实现AGI核心能力跃迁充满热情。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
随着大语言模型进入"普惠化"时代，中小尺寸模型因其部署成本低、推理速度快、端侧适配性强等优势，正成为产业落地的核心选择。然而，受限于参数容量，中小模型在知识密度、推理深度和任务泛化性上天然弱于大模型。当前优化范式正从"大力出奇迹"的预训练扩展，转向知识蒸馏、高效架构设计、数据课程学习与动态推理为核心的"小而强"技术路线。如何在有限参数预算内实现能力密度最大化，并支撑端侧实时交互与垂直场景深度适配，已成为模型工程化的关键命题。
课题挑战
- 1.知识蒸馏的效率瓶颈：大模型向中小模型蒸馏时普遍存在能力衰减、知识选择性迁移困难等问题，如何设计任务感知的多教师蒸馏策略与动态难度课程，实现知识密度的压缩而非简单迁移，仍缺乏系统性方案。
- 2.推理效率与质量的两难权衡：中小模型在复杂推理任务上需要更多解码步数才能收敛到正确结果，导致延迟激增；而简单的长度惩罚或早停策略又容易损害答案准确性。如何构建自适应推理深度控制机制，在正确率、响应速度与用户体验之间实现动态平衡，是端侧部署的核心挑战。
- 3.数据效率与持续学习瓶颈：中小模型对数据质量和课程更为敏感，如何构建面向能力缺陷的自适应数据筛选、增量式技能注入与灾难性遗忘抑制机制，实现垂直场景的快速适配与持续进化，仍是开放问题。
具体工作
你将参与中小模型训练方法优化、知识蒸馏策略优化、数据驱动的能力迭代，以及端侧部署优化，持续探索有限参数预算下的能力边界与效率极限。
【任职要求】
学历和专业要求：
自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；
技术技能要求：
- 1.在NLP、LLM领域有深入实践，对生成式AI、agent、RL或特定垂域（如金融、法律、医疗、STEM、数学等）有丰富的数据构建经验；
- 2.较强的工程实现能力，熟练掌握Python，熟悉各种agent框架和MCP协议。
- 3.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等），特别是在数据合成、模型微调或特定垂域能力突破方向；
软性素质要求：
具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳，对实现AGI核心能力跃迁充满热情。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
大语言模型、NLP
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。