全国人工智能实习岗位

岗位职责 - 参与跨团队协作，将研究原型转化为可扩展的系统。 - 探索并实验前沿仿真世界模型算法，例如自回归AR/扩散Diffusion生成模型、Feedforward 3DGS等。 - 参与神经重建流水线中算法与模型的开发。 - 支持模型训练、评估与集成，服务于自动驾驶真实应用场景。 - 构建并维护用于评估和可视化模

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岗位职责 About the Hiring Team Level Infinite is Tencent’s global gaming brand. It is a global game publisher offering a comprehensive network of services for games

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岗位职责 About the Hiring Team Level Infinite is Tencent’s global gaming brand. It is a global game publisher offering a comprehensive network of services for games

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职位描述 和现有团队一起研究，提升大模型在漏洞攻防方向的安全能力。 核心职责 1. 设计并落地面向漏洞挖掘的大模型训练方案，涵盖预训练语料构建、指令微调以及基于人类/AI 反馈的强化学习环节； 2. 探索提升模型在自动源码审计、逆向工程、动态调试、模糊测试、漏洞利用程序(Exp)构建等安全场景下推理能力的技术路

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职位描述： 1. 教育智能体研发：参与教育场景专属智能体的架构设计、功能研发与逻辑迭代，围绕答疑、辅导、学情分析、个性化教学等教育核心场景，搭建、优化智能体执行链路与交互能力。 2. 大模型后训练优化：负责通用大模型针对教育场景的微调、后训练适配工作，包括数据清洗、样本构建、训练策略设计、模型效果迭代，解决大模型在

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太初元碁是国家级专精特新“小巨人”与国家高新技术企业，核心团队成员始脱于国家超级计算无锡中心与清华大学，是国内AI算力底座的坚定探索者，坚持走异构众核的差异化技术路线，核心骨干多次荣获“戈登·贝尔奖”。首款自研AI加速卡T100已成功量产并规模商用，全面适配DeepSeek、Qwen（通义千问）、GLM（智谱）等多个主

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工作职责 把大模型和 Agent 能力落到智能驾驶研发与项目管理的真实流程里：企业知识库 RAG、内部系统（Polarion / SVN / Confluence / 企微）Agent 工具集成、报告与看板自动化。 任职资格 1. 在读硕士，对ai感兴趣 2. 理解 Prompt 设计、Function Cal

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团队方向 参与自动驾驶端到端模型相关研发与迭代，包括但不限于端到端感知-预测-规划一体化等方向。 岗位职责 1. 端到端模型研发与实验：参与端到端模型训练、调参、消融实验、基线复现与迭代优化，支持端到端感知-预测-规划一体化等方向的能力提升。 2. 开环评测：参与开环评测体系搭建与评测执行，设计或维护评测指标，

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Location: Shanghai Line of Services: Firmwide Corporate Services - IT Sub-team: Business Solution - Platform Internship Intake: Long-Term Internship Duratio

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岗位职责 1. 负责文档办公Agent产品开发，从需求理解、接口设计、前后端实现到联调上线全流程覆盖 2. 负责Agent框架的Prompt优化、Skill和MCP能力建设、速度优化 3. 主动思考文档办公场景的需求和痛点，辅助挖掘AI原生文档办公的产品功能需求，并进行demo实现 4. 关注Agent、大模型行业动态

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一、岗位职责 1.针对项目需求，提出有效、高效的解决方案； 2.部署、搭建项目算法所需环境； 3.实现、优化主流的前沿机器学习与计算机视觉领域的算法，尤其是深度卷积神经网络的图像分类、目标检测及语义分割算法； 4.完成部分数据分析工作； 5.调研、测试最新深度学习算法，撰写相关文档。 二、任职要求： 1.精通常见的图

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岗位职责 团队介绍：我们通过部署先进的安全系统、推行标准化操作流程，构建基于零信任的安全防护体系，提升字节跳动全球办公环境的整体安全态势。我们坚持以主动预防为核心，同时构建敏捷高效的安全响应能力，为全球办公环境提供持续、可靠的安全保障。 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会

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岗位职责 参与下一代多模态大模型架构研究，重点探索 Loop Transformer 等新型计算架构，并在 图像生成、视频生成及统一多模态模型 上进行大规模验证。 你将围绕循环计算、参数共享、有效计算深度、动态计算量分配和 Scaling 等核心问题开展研究，探索如何在可控参数规模下提升模型的计算能力、生成质量和扩展效

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Job Title Intern Data Scientist Job Description Job Responsibilities: • Collaborates extensively on AI DevOps activities, leveraging multiple tool sets at th

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岗位职责 【课题介绍】 随着基础大模型能力持续提升，Agent 的核心瓶颈正在从“模型能不能做”转向“系统能不能让模型稳定、安全、低成本地完成复杂任务”。本课题，重点研究长程任务执行、上下文与记忆、可靠工具调用、状态恢复、端云协同、安全控制和 Trace/Eval，建设可扩展、可恢复、安全可控、成本可度量的 Agent

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦"端到端语音大模型"这一下一代人机语音交互的核心底座，突破当前"识别—理解—对话"级联架构在延迟、误差累积、副语言信息丢失上的固有瓶颈，构建以语音为中心、直接从声学信号完成语义理解与交互决策的统一大模型体系。课题以端到端实时语音交互大模型框架为统一建模底座，向下支撑端到端语音同传翻译与

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦"端到端语音生成大模型"这一语音合成范式变革的核心方向，突破传统 TTS 在音质自然度、音色/韵律/情感可控性、零样本泛化、多说话人多轮交互生成上的固有瓶颈，构建以大语言模型为语义骨架、以扩散/多 token预测为声学生成引擎的端到端高保真语音生成体系。课题围绕LLM + DiT/MT

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岗位职责 【课题介绍】 通用大模型预训练在LLM训练周期中占比最高，预训练效果优劣很大程度上依赖底层训练基础设施的规模、稳定性和效率。当模型尺寸迈向千亿和万亿级别，集群规模从千卡扩展到万卡甚至更大规模时，预训练框架变成一项系统工程：如何在框架层实现效率、显存和通信的均衡。研究与训练调度平台协同实现超大集群在数周乃至数月

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦超大规模 MoE 大模型超大专家并行（EP128 以上） 场景下的核心瓶颈，围绕跨节点高带宽通信优化、动态专家负载均衡、多并行维度协同调度三大主线，构建低通信开销、高资源利用率、低尾部延迟的 MoE 分布式推理体系。 针对 EP 规模扩张带来的 all-to-all 通信拥塞、专家访问

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岗位职责 【课题介绍】 算子是释放硬件算力的关键，大模型训练推理效率优化关键在于算子效率，算子效率直接决定了训推框架的整体效率。但实际训练推理中观测到的算力利用率往往远低于硬件峰值，算子效率成为制约上层大模型框架发挥硬件极限能力的关键瓶颈。如何深度挖掘硬件特性，实现算子和通信原语的高效实现与极致优化，直接决定了AI基础

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岗位职责 【课题介绍】 本课面向超大尺寸通用大模型规模化的 API 服务场景，基于国产异构算力芯片构建大规模、高性能的分布式推理集群。围绕多级 KVCache、实时动态计算调度、弹性异构基础设施等核心任务，通过工程技术的持续创新，不断追求用户延迟体验、服务成本以及可靠性工程等方面的极致优化，构建高性价比的大模型 API

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岗位职责 【课题介绍】 当前大模型 RL 后训练面临多模型（策略/价值/参考/奖励/验证器）并存带来的显存压力、生成回滚与梯度更新的同步等待、海量轨迹数据的传输存储开销等核心痛点；而 AgentRL 场景中，智能体需与十万级并发环境实例进行数十至上百轮交互，长程上下文累积、环境状态异构性与故障频发、推理与训练速度失配等

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系。 当前线性注意力路线

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岗位职责 【课题介绍】 随着通用大模型在深度推理、软件工程、复杂工具调用能力上的不断提升，模型正在从“完成短流程任务”迈向“可靠承担长期开放任务”。本课题围绕仓库级大型软件工程智能体、超长时程任务规划与工具使用、复杂智能体轨迹数据合成、模型自我验证与自主校准等关键技术方向开展研究，构建能够理解目标、分解任务、调用工具、

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岗位职责 【课题介绍】 我们认为未来的通用大模型不仅需要根据人类提供的数据和奖励进行训练，还需要能够主动探索环境、发现知识与技能缺口、从交互反馈中持续学习，并逐步形成自我改进和自主进化能力。 本课题围绕Reasoning RL、Agentic RL、自主持续学习与递归式自我改进等关键技术方向开展研究，探索从离线训练、

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岗位职责 【课题介绍】 本课题聚焦通用原生多模态大模型研发中的核心技术瓶颈，围绕原生多模态模型架构、多模态数据智能治理、高效预训练与对齐、多模态理解与推理、高分辨率图像和长视频建模、大规模分布式训练优化及模型评测等核心方向，构建具备统一感知、深度理解、复杂推理和可靠生成能力的通用多模态模型体系。 针对多模态模型训练过

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岗位职责（具体工作内容） 我们正在寻找一位实习同学一起合作，对组内已有的研发成果进行高效的学术/技术社区成果转化。组内成果集中在大模型技术在网约车交易市场的创新原型，覆盖深度学习效果提升、业务算法框架 Agentic 化、大模型与深度学习交叉设计等多方面。我们希望在“工业成果的学术/技术社区转化”以及“原型创新”两个

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岗位职责（具体工作内容） 1、运用机器学习（因果推断，时序预测，转化率预估）、运筹优化、强化学习、大模型等前沿算法和技术，构建相关模型策略，驱动司乘动态定价； 2、参与定价算法策略开发及落地，支持滴滴全球业务； 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 1、数学、计算机、运筹学等相关专业硕士及以上学历

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岗位描述 1.协助完成海量设备运行状态、能耗时序数据及多维环境监测数据的清洗、特征工程与多模态归档； 2.跟踪前沿AI与物联网融合技术，参与智能物联网场景下的算法选型、模型轻量化评估与性能调优； 3.参与领域级 RAG（检索增强生成）知识库的设计与搭建； 4.基于已有算法模型设计评测方案，进行黑/白盒测试与泛化能力验证

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岗位描述 1.协助开展大语言模型、RAG知识库、智能体等AI技术的研究、测试及应用落地，参与政务、医疗等业务场景的算法能力建设； 2.协助完成文本数据的采集、清洗、标注、加工及数据集构建； 3.参与Embedding、Reranker、大语言模型等模型的部署测试与效果评估，协助开展检索召回率、排序效果、问答准确率等指标

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