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研究型实习生-强化学习中的大模型推理加速技术

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岗位描述

岗位描述
研究领域:
大模型
项目简介:
随着大语言模型(LLMs)和强化学习(RL)技术的深度融合,如何高效优化RL训练过程中的大模型推理成为关键挑战。RL任务(如游戏AI、机器人控制、自动化决策)通常依赖大模型进行状态表示、策略生成或价值估计,但其计算开销大、延迟高、泛化性不足等问题限制了实际应用。本课题面向强化学习中的大模型推理进行软硬协同、深入优化探索。
1. 大模型推理需求:面向长序列、大规模模型和数据,结合并行计算、软硬结合优化等,提升模型推理性能,提升吞吐、降低延迟;
2. 推理-训练协同优化:探索大模型推理结果如何反馈至RL训练过程,探索训推协同的推理优化。

岗位要求
研究领域:
-目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位
-具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go
-具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究
优先录用:
-对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色
-在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文
-至少3个月的全职工作

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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