【基座大模型北斗实习】Auto Research & Development Agent研究

Job description

简介

研发下一代自动化研究智能体系统，专注于提升模型在长周期、高价值复杂任务中的自主执行能力，减少对人类指导的依赖。

• 自动化研究场景下的大模型能力建设，提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据整合与研究写作等方面的能力。
• 长程任务中的上下文组织与记忆管理，设计优化 context scaling、context compression、memory selection、状态追踪与长期依赖建模，提升模型在复杂研究任务中的上下文利用效率与稳定性。
• 自主研究任务相关环境与自动实验闭环建设，构建 search、browser、retrieval、code execution、verifier 等训练与评测环境，打通训练脚本迭代、实验编排、结果比对、版本保留/回滚与复现验证流程。
• 训练策略、数据配方与反馈信号设计，围绕 SFT、RLVR等方法，结合数据构造、数据清洗、超参数优化以及 outcome-level / process-level 信号设计，提升模型在开放研究任务中的完成率、事实正确性和稳定性。
• 面向真实 research 任务的评测体系与错误分析闭环建设，建立 benchmark、自动化评测指标，系统分析搜索遗漏、证据误判、上下文污染、推理漂移、错误归因与长链路失稳等问题，并推动针对性优化。
• 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
• 具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉Python、Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架；
• 在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
• 在程序设计竞赛，如ACM/ICPC、Topcoder和Codeforces等，取得优异成绩者优先。