【星火X计划】面向超长程任务的大模型智能体技术研究(J13796)

优缺点分析

角色解读

• 从研究员成长为技术专家，主导大模型智能体关键技术方向
• 有机会进入科大讯飞核心AI研发体系，参与世界级课题，积累前沿技术经验
• 未来可向技术管理或首席科学家方向发展
• 研究并构建面向超长程任务的大模型智能体，负责轨迹数据构造、模型训练与评测
• 探索强化学习、在线学习等技术在智能体中的应用，解决长时程规划和反馈分配问题
• 优化模型与Agent框架的协同，提升智能体在复杂软件工程等场景的可靠性和自主性
• 跟踪前沿论文，将研究成果转化为可落地的技术方案，推动核心产品落地
• 扎实的深度学习和大模型训练基础，熟悉PyTorch及分布式训练框架
• 精通Python编程，具备优秀的工程实现能力
• 熟悉智能体、强化学习、数据合成等方向，有相关经验者优先
• 具备独立实验设计和分析能力，能通过对照实验定位模型问题

申请策略

• 申请前深入了解科大讯飞星火大模型的产品方向，准备与研究课题相关的见解
• 可提前联系内部人员或导师，了解团队技术栈，针对性调整简历和准备
• 突出大模型或智能体相关研究经历，尤其是强化学习、数据合成、Agent项目
• 强调论文发表、编程竞赛等学术成就，以证明研究能力
• 展示分布式训练、PyTorch等工程技能，体现落地能力
• 如有开源项目或在线Demo，提供链接以增强说服力
• 系统学习强化学习（如PPO、RLHF）和大模型训练技术，动手实现小型Agent
• 关注Agent领域最新论文，如ReAct、AutoGPT等，并复现关键方法

面试指南

• 对于技术问题，采用'背景-方法-结果'结构，突出你的思考过程和实验对比
• 对于开放性问题，先梳理底层原理，再给出可行性方案，并提及潜在权衡
• 用具体案例说明你的能力，避免泛泛而谈
• 若没有直接经验，可展示迁移学习和快速学习能力
• 请介绍一个你参与的智能体或大模型训练项目，你在其中承担了什么角色？
• 如何解决长时程任务中的稀疏反馈问题？你有哪些思路？
• 谈谈你对超长上下文记忆管理的理解，如何在有限上下文下保持关键状态？
• 你如何设计实验来评估智能体在复杂软件工程任务中的性能？