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【星火X计划-实习】面向超长程任务的大模型智能体技术研究(J14621)
【星火X计划-实习】面向超长程任务的大模型智能体技术研究(J14621)
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
分布式训练
大模型
强化学习
智能体(Agent)
深度学习
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
讯飞顶尖AI实习计划，聚焦大模型Agent前沿研究，技术成长天花板极高，使命感强，但研究挑战与压力较大。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 230 个在招 · 其中人工智能 36 个
市场机会
选择面较广
合肥 · 人工智能 · 52 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是科大讯飞星火X计划的实习岗，主要研究面向超长程任务的大模型智能体技术
你将参与仓库级软件工程智能体、长时程任务规划、轨迹数据合成等核心课题，探索从数据构造到强化学习的完整技术闭环，推动Agent在复杂场景中的规模化应用
最低要求
届及以后在读硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、数学等相关专业，其他专业但具备突出研究和动手能力者同样欢迎
对大模型智能体具有强烈兴趣，具备扎实的大模型算法和训练基础，能够持续跟踪论文和开源项目，并将研究思路转化为可验证的实验方案
具有扎实的编程和计算机系统基础，精通Python等语言，熟悉PyTorch及主流分布式训练框架，具备优秀的工程实现能力
熟悉Linux、Git、推理引擎、分布式训练系统和大规模数据处理流程
拥有独立发现问题、建立假设、设计对照实验和分析失败案例的能力，能够在开放问题中形成清晰、可验证的研究路线
具备极强的实验设计和分析能力，能够通过对照实验、消融实验和 Bad Case 分析定位模型问题
具备良好的沟通协作能力、自驱力和责任意识，能够独立推进研究任务
工作职责
结合真实业务流程，研究从轨迹数据构造、监督微调、强化学习、测试时计算到在线学习的完整技术闭环
建立核心评测体系，推动 Agent 在复杂软件工程、深度研究、企业工作流等高价值场景中的规模化应用
研究超长时程规划与Credit Assignment，将稀疏、延迟且可能带有噪声的结果反馈，准确分配给长轨迹中的规划、推理、代码修改和工具调用行为
研究超长上下文记忆与持续学习，在有限上下文预算下保留关键状态、压缩历史信息并避免错误记忆
研究长程复杂智能体轨迹数据的合成与评价，构建具有多样性、高难度的长时程轨迹数据，并评测数据质量及模型能力边界
研究模型、智能体框架与环境的协同优化，建立模型训练与 Agent Harness 联合优化的方法，减少对人工规则和复杂脚手架的依赖
优先资格
有大模型训练、数据构建研究、Agent等方向实战经验者优先
在 NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/AAAI/IJCAI等相关会议或期刊发表高质量论文者优先
在ACM等高水平算法编程竞赛、CMO/IMO等数学竞赛或其他比赛中取得过优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托科大讯飞星火大模型的真实业务场景，能接触到业界最前沿的Agent技术和海量算力资源
- 作为“星火X顶尖AI人才计划”，有极高的技术天花板和转正留用机会
- 对数学基础、代码工程能力和抗压能力要求极高
- 适合对大模型和Agent有浓厚兴趣、具备顶会论文或竞赛背景的顶尖高校硕博研究生
缺点 / 挑战
- 超长程智能体研究属于前沿探索领域，面临稀疏反馈、长上下文记忆等世界级难题，研究周期长且容易遇到瓶颈
角色解读
- 从大模型算法实习生成长为智能体领域的核心研究员，未来可向大模型算法专家、AI架构师或技术Leader方向发展
- 研究面向超长程任务的大模型智能体技术，解决长时程规划、上下文记忆、轨迹数据合成等核心挑战
- 参与从数据构造、监督微调到强化学习的完整技术闭环，推动Agent在复杂场景落地
- 扎实的深度学习与大模型训练基础，精通Python和PyTorch，熟悉分布式训练框架
- 具备极强的实验设计、Bad Case分析及独立推进研究的能力
申请策略
- 提前了解科大讯飞星火大模型的最新进展和Agent产品矩阵，在面试中展现对讯飞业务场景的理解和技术落地思考
- 重点突出在大模型训练、Agent开发或强化学习方向的项目经验
- 详细列出顶会论文发表情况或ACM/数学竞赛等高水平竞赛获奖经历
- 深入阅读Agent、长上下文、强化学习相关的最新顶会论文，尝试复现开源的Agent框架并优化其长程任务表现
面试指南
- 采用“问题定义-理论分析-实验设计-结果验证”的框架
- 先明确问题的数学或物理本质，再提出假设，接着设计消融实验验证，最后用具体指标证明有效性
- 如何解决超长程任务中的Credit Assignment问题？
- 在有限上下文预算下，你有哪些压缩历史信息或避免错误记忆的策略？
- 请分享一个你独立设计对照实验并成功定位模型Bad Case的经历
- 如何评估长程复杂智能体轨迹数据的质量？
- 复习强化学习和长上下文处理的核心论文
- 准备1-2个自己主导的复杂算法项目，能够深入讲解技术细节和踩坑经验
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
70中等
作为顶尖AI人才实习计划，实习津贴在同类岗位中具备竞争力，且转正机会大，长期薪资回报预期高。
薪资信号未披露（AI估算：4–8千/月）
成长发展
95较高
聚焦大模型智能体最前沿技术，依托真实业务场景和顶尖团队，技术成长天花板极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、智能体(Agent)、强化学习、PyTorch、分布式训练、监督微调
成长机会星火X顶尖AI人才计划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习岗位通常需保证一定的出勤时间，且前沿研究课题挑战大，工作强度可能较高，WLB信号未明确。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
致力于构建世界一流的通用大模型，用技术改变世界，具有强烈的科技使命感和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造世界一流的通用大模型，用技术改变世界
创新程度开拓性创新（行业首创）
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