【蚂蚁星】大模型自进化算法研究-蚂蚁健康-27届当面告知

蚂蚁科技集团股份有限公司
2027-01-03 00:00:00
博士27届实习硕士

岗位详情

地区:

上海
·
杭州市

专业要求:

统计学人工智能计算机科学与技术

岗位职责:

团队介绍: 我们聚焦通用智能与医疗健康等复杂场景,构建“评估 → 诊断 → 改进 → 验证”的自动化闭环:持续发现模型能力缺口,分析失败原因,生成针对性的训练数据与改进策略,并验证模型是否真正获得了可泛化的能力提升。你将参与 Self-evolving Models、Self-improving Systems 与受控 Recursive Self-improvement 相关研究,推动大模型从一次性训练走向可验证、可持续的自我改进。重点研究方向有以下几个方面: 1. 自适应与对抗式评测:生成随模型能力动态演化的任务,解决静态 Benchmark 饱和、数据污染和针对性刷榜问题; 2. 自动化失败诊断:识别知识缺失、推理错误、幻觉、长上下文遗忘、工具调用及策略失配等失败原因; 3. 评估驱动的 Self-improving:将诊断结果转化为数据合成、课程学习、SFT、偏好优化、强化学习或 Agent Policy 更新策略; 4. Verifier 与 Reward Model:研究过程监督、可验证奖励、裁判校准及奖励投机防护,为模型自我改进提供稳定反馈; 5. 受控 RSI:探索模型在数据、记忆、工具、策略和参数层面的递归改进,并建立能力回退、安全退化和评价漂移的监控机制; 6. 长周期 Agent 评估:研究智能体在动态环境中的规划、执行、反思、记忆更新和持续学习能力。 职位描述: 1. 建设面向复杂推理、医疗决策、长上下文和 Agent 任务的动态评测集与交互式评估环境; 2. 研发评估驱动的自进化系统,将模型失败自动转化为训练数据、反馈信号和后训练策略; 3. 训练和校准 Verifier、Reward Model 与 LLM Judge,提升评估的一致性、可靠性和抗投机能力; 4. 建立严格的实验与准出体系,验证每轮模型改进的泛化收益,并监控能力回退与安全风险; 5. 推动研究成果在真实业务中落地,并产出高水平论文、专利、评测基准或开源项目。

招聘要求:

1. 计算机科学、人工智能、统计学、数学等相关专业硕士及以上学历,博士或具备同等研究能力者优先; 2. 熟练使用 Python、PyTorch,能够独立完成算法实现、大规模实验和结果分析; 3. 理解 Transformer 与主流后训练方法,熟悉 SFT、RLHF、DPO、PPO、RLAIF、过程监督或可验证奖励中的一种或多种; 4. 在大模型评测、Reward Model、LLM Judge、Agent、合成数据或后训练方向具备研究或实践经验; 5. 具备严谨的实验设计能力,熟悉置信区间、显著性检验、消融实验和误差分析; 6. 能够将开放问题转化为可验证的研究假设,并持续跟进 Self-improving、Continual Learning、Meta-learning、Test-time Learning 或 RSI 等方向。 加分项: 1. 在 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、AAAI 等会议或相关期刊发表过高质量论文; 2. 有大模型训练、后训练、对齐、Agent 或 Reward Model 的完整项目经验; 3. 参与过有影响力的评测框架、数据集、开源项目或算法竞赛; 4. 具备医疗健康、生物信息学背景,或高安全、高合规 AI 系统的评估经验。

公司介绍

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蚂蚁科技集团股份有限公司,成立于2000-10-19,位于浙江,法定代表人:韩歆毅,登记状态:存续,注册资本3500000万人民币,公司类型:民营/私企

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