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RLHF 研究實(shí)習(xí)生

實(shí)習(xí)崗位

概述

2050研究院誠邀熱情且具有前瞻性的小伙伴加入我們位于新加坡的天工2050研究實(shí)驗(yàn)室。作為研發(fā)團(tuán)隊(duì)的新成員,這是一個(gè)將理論付諸實(shí)踐、同頂尖研究人員學(xué)習(xí)并為研發(fā)突破性技術(shù)的絕佳機(jī)會。

主要職責(zé)

  • 在 RLHF(強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的人類反饋)和基于 LLM(大語言模型)的代理相關(guān)主題進(jìn)行前沿研究,確保研究成果發(fā)表在有影響力的會議和期刊上。

  • 在專家導(dǎo)師的指導(dǎo)下,識別并解決提升 LLM 在數(shù)學(xué)推理、代碼生成和內(nèi)容創(chuàng)作能力方面的復(fù)雜問題。

  • 開發(fā)算法、洞察或數(shù)據(jù)集,解決高級研究目標(biāo)的關(guān)鍵方面。

  • 利用并貢獻(xiàn)于基于 LLM 的代理中的尖端工具和方法,并將這些進(jìn)展應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)。

理想經(jīng)驗(yàn)

  • 優(yōu)先考慮能夠至少全職實(shí)習(xí)6個(gè)月的候選人。

  • 正在攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)或相關(guān) STEM 學(xué)科的博士學(xué)位,專注于 LLM 應(yīng)用,例如數(shù)學(xué)推理、代碼生成、代理工具使用等。

  • 在頂級會議或期刊(如 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP 或同等)上有研究發(fā)表,表現(xiàn)出卓越的研究能力。

  • 具有生成模型的扎實(shí)理解,具備 RLHF 專業(yè)知識者優(yōu)先。

  • 在深度學(xué)習(xí)框架(如 PyTorch 和 TensorFlow)中表現(xiàn)出熟練的編碼技能。

申請方式

請將最新履歷表和Cover Letter發(fā)送至 michelle@kunlun-inc.com。我們致力于促進(jìn)多樣性,歡迎所有背景的候選人申請。加入天工 2050 研究實(shí)驗(yàn)室,共同塑造 AGI 的未來。

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