【基座大模型北斗实习】大模型复杂推理前沿研究

简介：Reasoning（推理）是大模型理解和处理信息的核心能力，是通用智能水平逼近的重要观测维度。本课题聚焦于探究生成式模型的高级推理发生机制，提升大模型在复杂任务上的推理表现。

研究内容包括但不限于：
1、复杂任务推理应用效果优化，诸如逻辑推理、数学推理、代码推理、跨模态推理、多模型决策等。
2、RL scaling，通过大规模强化学习持续提升模型推理能力。
3、Test time scaling，通过增加inference时消耗的算力持续提升模型推理能力。

1、熟悉NLP、LLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验；
2、熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；
3、熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架；
4、熟悉PPO、DPO、GRPO等常用RL算法。

加分项：
1、有影响力的开源项目中做出过核心贡献；
2、发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。