全国人工智能实习岗位

工作职责: 预训练方向： 1. 分析大规模视频、图像及文本数据的内容分布、质量、多样性、冗余度、长尾覆盖和缺失模式。 2. 建设多模态数据理解能力，包括 embedding、检索、聚类、分类、标签体系、Caption 和质量评估。 3. 研究并落地数据清洗、去重、召回、采样、数据配比和课程学习等策略，优化预训练数据组成

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岗位职责（具体工作内容） 深入参与垂类大模型的预训练、后训练、数据飞轮，提升领域大模型效果。 具体工作： 1.支持预训练和后训练任务，并在导师指导下完成算法应用及改进，支持大模型分布式训练实验。 2.参与构建领域Agent数据飞轮：基于业务场景设计可插拔的用户画像策略，实现支持高质量数据飞轮，兼顾可控性与多样性

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岗位职责： 负责端到端自动驾驶预测、决策、规划模型研发，面向 L4 场景解决复杂交通交互、行为决策和轨迹生成问题； 探索基于 Transformer、Diffusion、Next Token Prediction、Imitation Learning、Reinforcement Learning 等范式的 AI P

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职位介绍： 随着AI技术的深入发展，企业技术培训正从传统的“内容交付”向“智能赋能”转型。本岗位旨在通过引入人工智能技术，探索 AI 与工业技术培训管理的深度融合。你将协助团队构建智能化学习支持体系，利用大语言模型及数据处理技术优化培训流程，提升学员的学习体验与知识转化效率，推动技术培训管理的数字化与智能化升级。

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岗位职责 1.负责语⾳模型（ASR、TTS、声码器、语⾳Transformer）INT8/INT4/INT2低⽐特量化、混合精度量化⽅案落地与优化 2.开展语⾳专属QAT量化感知训练，结合蒸馏、微调、正则化修复量化损失，提升音质与识别准确率 3.搭建语音量化评测体系，完成WER/CER/MOS/时延等指标评测，输出最优

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岗位描述 1. 参与游戏角色服装自动化生产相关专项研究，探索针对静态服装模型的自动骨架生成、骨骼绑定与蒙皮权重生成等算法； 2. 研究静态服装模型的物理代理网格（Simulation / Proxy Mesh）自动生成技术，包括网格简化、拓扑处理、几何特征提取以及原始模型与代理模型之间的数据映射； 3. 调研并复现计算

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岗位职责 职位描述 【关于机器人中心】 小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统，融合先进的人工智能、控制、机械与系统工程，打造能感知、理解、操作并与现实世界交互的下一代机器人。 【关于世界模型团队】 我们相信，让机器真正在物理世界里泛化的钥匙，不是记住一个个任务，而是让模型学会“世界如何运转”——这就是世界模

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岗位职责 1、负责构建并完善大模型评测体系，包括评测标准制定，评测工具链开发及前沿评测技术研究； 2、基于业务需求设计评测方案，开展多维度模型评估，输出专业评测报告； 3、参与大模型/Agent等技术在垂直领域的算法工程化实现及性能评估研究； 4、聚焦前沿评测技术研究，跟踪学术与工业界动态，探索 Agent 等复杂场景

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工作内容： • 本岗位为研究性岗位，原则上不参与具体工程落地项目的开发与部署 • 从实际工业场景中抽象和剥离出具体技术问题，进行前瞻性科学研究，参与同时面向学术及产业社区的研发课题，其具体内容可涵盖且不限于： o 多模态大模型(Large Multi-Modal Model)及大语言模型(Large Langua

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工作职责 -负责协助广告系统策略设计和算法优化 -协助支持广告竞价机制设计和实现 -协助支持广告模型CTR和CVR预估 -协助支持广告系统先进技术研究 -协助探索并应用前沿算法技术 职位要求 -硕士及以上学历，计算机相关专业 -较优秀的编程和算法能力，熟悉python编程语言、熟悉Linux开发环境、熟悉Spark、

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工作职责 -手百app，Feed流推荐系统核心策略的研究 -业界先进排序及大模型算法的调研和评估 -理解用户需求，基于用户在搜索、信息流及其他百度产品矩阵行为，对用户进行精准建模和刻画 -通过各种算法进行排序优化，包括基于用户兴趣、用户关系、场景、经典推荐算法以及end-end算法等 -通过大规模机器学习算法/深度神经

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工作内容： • 本岗位为研究性岗位，原则上不参与具体工程落地项目的开发与部署 • 从实际工业场景中抽象和剥离出具体技术问题，进行前瞻性科学研究，参与同时面向学术及产业社区的研发课题，其具体内容可涵盖且不限于： o 多模态大模型(Large Multi-Modal Model)及大语言模型(Large Langua

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岗位职责 1. 协助开展智能辅助驾驶端到端大模型的算法研发，参与模型训练、调试与优化； 2. 参与多模态大模型、世界模型、VLA等前沿技术的研究、实验与效果验证； 3. 协助进行数据处理、模型评测和问题分析，持续提升模型性能与泛化能力； 4. 参与算法工具链和评测体系建设，完成实验记录及技术文档整理； 5. 跟踪相关领

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岗位职责： 1.协助设计、开发和优化自动驾驶场景或机器人作业场景的视觉/点云（激光雷达、4D毫米波雷达）处理算法； 2.参与开发相关算法，协助解决上述场景中的检测、分割、识别等计算机视觉问题； 3.协助开展深度学习模型、人工智能方法的前沿研究与方案验证，参与文献调研、技术路线分析等工作。 任职资格： 1.计算机、信息

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岗位职责： 1、参与LLM/VLM与AI Agent方向的研究，紧跟学术界和工业界前沿，致力于构建行业内领先的LLM与Agent算法； 2、结合产品和业务需求，优化LLM/VLM，Agent模型，提高系统整体的性能； 3、与产品团队合作，将LLM/VLM与Agent算法用于实际产品中，推动相关算法的落地。 任职资格：

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岗位职责： 1.参与自动驾驶和智慧交通场景中单模态和多模态、视觉和点云感知算法研发，涵盖物体检测、跟踪、分割、分类等算法模型开发、训练与迭代，包括但不限于车道线/路面箭头车辆/行人/交通标志/交通灯/路沿/可行使区域检测等任务； 2.参与模型训练算法优化、模型精简、模型量化等工作； 3.参与传统算法和深度学习算法预处理

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岗位职责 1. 参与基于大语言模型（LLM）的智能体应用设计与开发，覆盖工具调用（Tool Use）、RAG 知识库问答、工作流编排、多智能体协作等场景； 2. 负责 Agent 应用的 Prompt 设计与调优、评测体系建设，持续提升回答质量与任务完成率； 3. 参与业务需求分析，将实际业务场景抽象为可落地的 Age

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岗位职责 1.参与金融业务场景AI智能体的开发与工作流编排，把业务需求转化为智能体工作流； 2.基于LangChain/Dify等框架做提示词工程、工具调用封装、多Agent协同开发; 3.参与Agent能力评测体系，包括任务完成率、幻觉率、推理可追溯性等核心指标; 4.迭代优化提示词、知识库、工具调用、工作流，做端到

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岗位职责 1. 协助梳理团队工作流程，识别适合引入AI的业务场景，参与需求分析、技术调研和方案设计，综合评估实现成本与预期收益； 2. 参与内部AI应用开发，围绕技术知识检索、接口文档辅助检查、问题分析、评测结果整理等场景，完成原型验证和功能实现； 3. 参与AI应用配套基础设施建设，包括知识数据整理与更新、模型服务接

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岗位职责 1. 进行文档识别算法的训练数据合成、算法研发、准确率提升 2. 构建图文多模态SFT和RL训练数据，设计损失与奖励函数 3. 提高模型在真实场景的泛化性 岗位要求 1. 在读硕士/博士，专业为计算机科学、人工智能、统计学、数学或相关领域 2. 在顶级学术会议或期刊发表过相关论文者优先，相关竞赛获奖者优先

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岗位职责 1. 参与多模态智能体及视觉内容分析相关算法的研发与优化。 2. 探索大模型与外部工具协同的任务规划、多轮推理和自主决策方法。 3. 参与模型数据构建、训练适配、推理优化及工程验证。 4. 建设模型评测体系，持续提升算法的准确性、鲁棒性、泛化能力和可解释性。 5. 开展前沿技术调研、论文复现和原型验证，推动研

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岗位职责 1. 与场外期权业务的交易、产品、风控等负责人合作，负责大模型应用的设计、开发与优化，推动 Agent 或 Workflow 在金融场景中的有效落地。 2. 参与设计、建设大模型及 Agent 系统架构，设计多 Agent 编排策略、上下文工程、工具调用、记忆等多模块的开发与整合。 3. 解决 Agent 与

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岗位职责 1、面向AI生成领域，将学术探索与技术应用紧密结合，驱动算法在游戏领域的落地（不限于多模态生成和理解，Agent，RAG，强化学习，反外挂/风控等）； 2、与AI团队一同探索AI领域最新学术进展，提出创新性想法，提升算法在复杂应用中的表现； 3、负责现有系统/大模型评估优化，保证在游戏内或者游戏开发中的

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岗位职责 前沿算法研究：围绕生成式基础模型相关技术与算法开展研究，研究方向包括但不限于视频生成（Video Generation）、世界模型（World Model）、点云生成（Point Cloud Generation）、4D 场景生成（4D Scene Generation）、联合生成（Joint Genera

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岗位职责（具体工作内容） 3D数据体系建设：参与相机标定、数据采集、数据清洗、标注与预处理，构建高质量的3D数据挖掘流程，推进数据闭环能力建设。 模型训练与算法优化：参与VGGT等前馈重建模型的设计、预训练与微调流程，研发面向长序列重建的优化算法，推动其在道路交通地图场景的落地应用。 三维重建评测体系建设：搭建面

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 当前多模态合成数据质量评估高度碎片化：图文对往往仅依赖CLIP Score衡量表层相似度，视频-文本对则多聚焦检索Recall，忽视深层语义与因果关联。这种单维、分立的评估路径，无法统一刻画“事实一致性、时序一致性、跨模态对齐度、语义丰富度”等核心维度，致使标注噪声、逻

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 当前多模态合成数据质量评估高度碎片化：图文对往往仅依赖CLIP Score衡量表层相似度，视频-文本对则多聚焦检索Recall，忽视深层语义与因果关联。这种单维、分立的评估路径，无法统一刻画“事实一致性、时序一致性、跨模态对齐度、语义丰富度”等核心维度，致使标注噪声、逻

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 大语言模型的训练效果在很大程度上由训练数据的质量决定。随着模型规模与训练数据量的持续扩大，如何从海量原始数据中高效筛选出真正对模型能力提升有贡献的样本，已成为制约大模型研发效率的核心瓶颈之一。 当前业界主流的数据质量筛选范式，以 Bradley-Terry 类通用质量算

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 大语言模型的训练效果在很大程度上由训练数据的质量决定。随着模型规模与训练数据量的持续扩大，如何从海量原始数据中高效筛选出真正对模型能力提升有贡献的样本，已成为制约大模型研发效率的核心瓶颈之一。 当前业界主流的数据质量筛选范式，以 Bradley-Terry 类通用质量算

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岗位职责（具体工作内容） 负责车辆目标场景的数据挖掘、清洗和预处理； 设计并开发车辆运动学/动力学残差网络，训练并验证模型效果； 探索网络模型在状态观测器中的应用。 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 本科保研或研究生 信息类专业 熟练使用python，有模型训练的相关经验 实习地点在广

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