课题详情： 课题背景： 随着大语言模型进入"普惠化"时代，中小尺寸模型因其部署成本低、推理速度快、端侧适配性强等优势，正成为产业落地的核心选择。然而，受限于参数容量，中小模型在知识密度、推理深度和任务泛化性上天然弱于大模型。当前优化范式正从"大力出奇迹"的预训练扩展，转向知识蒸馏、高效架构设计、数据课程学习与动态推理为核心的"小而强"技术路线。如何在有限参数预算内实现能力密度最大化，并支撑端侧实时交互与垂直场景深度适配，已成为模型工程化的关键命题。 课题挑战： 1、知识蒸馏的效率瓶颈：大模型向中小模型蒸馏时普遍存在能力衰减、知识选择性迁移困难等问题，如何设计任务感知的多教师蒸馏策略与动态难度课程，实现知识密度的压缩而非简单迁移，仍缺乏系统性方案； 2、推理效率与质量的两难权衡：中小模型在复杂推理任务上需要更多解码步数才能收敛到正确结果，导致延迟激增；而简单的长度惩罚或早停策略又容易损害答案准确性。如何构建自适应推理深度控制机制，在正确率、响应速度与用户体验之间实现动态平衡，是端侧部署的核心挑战； 3、数据效率与持续学习瓶颈：中小模型对数据质量和课程更为敏感，如何构建面向能力缺陷的自适应数据筛选、增量式技能注入与灾难性遗忘抑制机制，实现垂直场景的快速适配与持续进化，仍是开放问题。 具体工作： 你将参与中小模型训练方法优化、知识蒸馏策略优化、数据驱动的能力迭代，以及端侧部署优化，持续探索有限参数预算下的能力边界与效率极限。 课题要求： 1、自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历； 2、在NLP、LLM领域有深入实践，对生成式AI、agent、RL或特定垂域（如金融、法律、医疗、STEM、数学等）有丰富的数据构建经验； 3、较强的工程实现能力，熟练掌握Python，熟悉各种agent框架和MCP协议； 4、有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等），特别是在数据合成、模型微调或特定垂域能力突破方向； 5、具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳，对实现AGI核心能力跃迁充满热情。