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课题介绍 本课题主要研究构建支持持续自学习(Continual Self-Learning)的车端智能体框架,使单个智能体在部署后能够基于用户交互偏好与具身环境反馈,自主演进为用户专属的个性化决策模型,实现从"出厂统一"到"千人千面"的范式迁移。 预期产出 - 交付具有创新性的研究报告和论文; - 交付具备初步功能的智能体框架和应用。
- 精通大模型算法原理,熟悉大模型推理优化;
- 精通主流Agent框架和应用;
- (加分)在国内外顶尖实验室或者模型团队经历;
- 硕士及以上在读,实习时长6个月以上。



