【Ace顶尖实习生】向量检索在大模型场景的应用和优化研究
🤖 AI 估测：¥6K-12K
发布时间：23 天前
ℹ️关于这个职位
这是一个专注于前沿AI技术的实习岗位，你将研究如何优化向量检索技术来增强大型语言模型的能力
主要工作包括设计高效的向量索引结构、探索智能检索增强生成策略，以及优化大模型的推理过程
这是一个接触千亿级多模态数据和最新Agentic RAG技术的绝佳机会
✓工作职责
工作职责 本课题研究如何优化向量检索技术以增强大型语言模型能力
主要方向包括： 1、优化高维向量索引结构，实现千亿级多模态数据的高效检索
2、设计多Agent场景下的智能检索增强生成(Agentic RAG)策略，探索检索结果与大模型上下文的最优融合方法
3、研究基于向量检索优化大模型推理过程中的KV Cache机制，为智能体应用的效果优化和大模型推理提供关键技术支持
⭐最低要求
不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先
编程基本功扎实，具有扎实的数据结构和算法功底，熟悉常用的设计模式、软件架构模式、计算网络、操作系统，擅长Java/C++至少一门语言
良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步
👍优先资格
在Github上拥有有影响力的开源项目，或者是行业著名开源项目的核心贡献者优先，参加过ACM竞赛者优先，对推荐前沿技术有了解的优先
在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等）优先