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1. 前沿算法研究:研究大模型 Agent 在复杂专业任务中的长链条规划、推理决策、工具学习、自我纠错与强化学习方法; 2. 专业场景落地:面向工程设计、仿真与优化等真实场景,参与专家级工作流 Agent 的研发与效果优化; 3. 评测与数据构建:参与复杂 Agent 任务评测、高质量轨迹数据及相关训练与验证体系建设; 4. 学术与工程交付:推动具有普适性的研究成果形成高水平论文,并完成核心算法的工程实现与应用验证。
1. 计算机、人工智能、自动化、机械、航空航天或相关专业在读本科高年级、硕士或博士,具备扎实的 Python 编程与机器学习基础; 2. 具备人工智能、计算机或相关交叉领域顶级会议/顶级期刊论文发表经历,原则上应为一作或主要贡献者,并能够独立推进研究与论文写作; 3. 熟悉大语言模型及 Agent 相关技术,对 Planning、Reasoning、Tool-use、Memory、RAG、Skill 或多智能体中的一个或多个方向有实践经验; 4. 具备较强的算法实现和实验能力,能够独立完成论文阅读、方法复现、问题分析与迭代优化; 5. 具备工程落地意识,关注算法在真实复杂任务中的有效性、稳定性和可复现性; 6. 有强化学习、科学计算、工程仿真、设计优化或专业软件智能体相关经验者优先; 7. 具备良好的英文文献阅读、技术写作和团队协作能力;有高水平算法竞赛、Kaggle 或有影响力的开源项目经历者优先。



