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大语言模型给了机器"语言",而 Agent 赋予机器"行动力"——感知环境、拆解目标、调度工具、自主行动并从反馈中迭代。我们正在医疗健康这一高确定性、高价值、高复杂度的领域,构建一套能够理解专业知识、执行复杂任务、并对结果负责的智能体系统。 我们寻找的,是愿意站在「人」与「智能」边界上的工程师——既懂如何把模型的不确定性,锻造成产品的确定性;也相信优雅的系统设计,是智能扎根的土壤。 工作职责…
1. 参与分布式爬虫系统的建设,优化数据调度、抓取、解析、存储全栈流程 2. 协助开发定向抓取流程,提升数据覆盖率,构建完善的专业领域的知识库 3. 熟悉LLM、了解RAG全流程,参与搜索内容理解、召回、排序算法开发,提升RAG系统效果 4. 参与数据的清洗、处理、分析,提升从抓取到模型全链路数据的稳定性和时效性 1. 本科及以上学历,2年以上爬虫或大数据处理相关工作经验 2.…
1. 参与百川大模型核心业务的应用算法开发 2. 综合运用微调、强化、Agent技术,面向真实场景设计端到端解决方案并实现 1. AI原住民,对医疗或医学兴趣浓厚; 2. 极富创造力、思维不受限,工作经验不超过2年,接受应届同学实习转正; 3. 熟悉理解各种算法的第一性,擅长组合创新、解决实际问题,代码能力优秀 4. 具有良好的逻辑思维和语言表达能力,能够应对工作压力和新事物的不确定性 职位亮点 1. AI原生岗位,适应时代发展…
1. 负责后训练(Post-training)相关研发工作,提升模型在数理推理、Planning、RAG、指令跟随、工具调用等方面的能力; 2. 优化和迭代大模型的对齐训练策略和工具,包括 SFT、RLHF、Self-play RL、Agent 优化、模型融合、模型蒸馏等; 3. 开展人类和机器偏好相关研究,提升奖励信号的质量和多样性,解决 Reward Hacking 和奖励融合问题; 4.…
1.深入研究并探索视觉语言模型(VLM)、多模态大语言模型(MLLM)等对齐技术。跟踪多模态AI领域的最新技术动态,优化和改进现有技术和系统; 2.研究多模态模型的对齐中存在的问题; 3.探索多模态对齐数据构建、清洗和优化方案。 1.熟悉Python, Linux, PyTorch等深度学习必备知识,精通深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理的基本知识;…
1、熟悉LLM、了解RAG全流程,探索 graphrag、lightrag 等前沿方案,构建医疗等专业领域的知识库; 2、设计开发搜索召回算法,dense模型、sparse模型,粗排模型等,提升搜索效率与召回率; 3、设计开发搜索排序算法,深度语义相关性模型、LTR模型等,参与RAG系统效果优化;…
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