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1. 阅读并整理大模型智能体、AI Scientist、科学智能体(Scientific Agent)及人工智能辅助科学发现等方向的前沿论文和技术资料,跟踪相关研究进展。 2. 复现指定开源模型、科学智能体框架或相关算法,搭建实验环境并完成基础实验与效果评测。 3. 参与科学智能体系统与算法研发,探索大模型在文献调研、科学假设生成、实验设计、结果分析等科研流程中的应用。 4. 协助开展科学智能体系统测试、算法优化、数据构建和实验分析,评估智能体在不同科学任务中的表现。 5. 参与相关技术报告、研究总结和论文撰写,整理实验结果并进行阶段性研究汇报。
1. 招募对象:本科生、硕士研究生。 2. 化学、材料、物理等基础学科背景,同时对大模型用于科学发现具有浓厚兴趣或具备相关研究经历者优先。 3. 计算机、人工智能、数学、统计等相关专业背景优先,具备 Python 编程基础,了解机器学习或深度学习基本方法。 4. 对以下方向具有研究兴趣:AI4Science(AI for Science);科学智能体(Scientific Agent);大模型辅助科学发现;AI Scientist;智能科研自动化。 5. 能够阅读英文技术论文,具备基础实验复现、数据分析和问题定位能力。 6. 有以下经历者优先:科学计算、材料模拟、化学/物理建模;大模型相关项目;智能体开发;论文复现;算法竞赛或开源项目经历。 7. 具备一定的工程实践能力,能够参与模型运行、实验环境搭建、代码调试和实验结果分析。 8. 对“如何利用大模型智能体推动科学发现,实现自动化假设提出、实验设计和知识探索”这一问题具有研究兴趣,愿意探索交叉领域研究方向。 9. 具备较强的学习能力和团队协作意识,能够稳定投入科研时间,持续推进实验任务。 10. 实习安排:线上线下结合;周期6个月以上;每周投入20–30小时。



