岗位描述
岗位描述：面向 GUI Agent 方向开展研究，目标是赋能视觉语言大模型通过操作电脑、手机屏幕与真实世界交互。针对 GUI Agent 场景，设计和优化预训练、SFT、强化学习流程，扩展模型能力边界。探索下一代多模态训练范式，包括但不限于 Reward Model、多轮强化学习、多智能体强化学习算法（Multi Turn / Multi Agent RL）和强化学习预训练方法等前沿方向。参与构建通用人工智能能力，确保模型除评测指标外，还能够通过 GUI 与世界交互并完成真实世界任务。 岗位要求：国内外计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业博士或优秀研究生。具备扎实的工程基础，熟悉大模型背景下的分布式编程技术。熟悉至少一种深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等。具备深度学习基础知识，了解 Transformer 架构及其在多模态领域的应用。具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够独立解决复杂技术问题。有大规模分布式训练系统开发经验，熟悉 DeepSpeed、Megatron 等并行训练框架者优先；在顶级会议或期刊发表过相关论文者优先；参与过大模型项目或有 LLM 相关经历者优先；有 ACM-ICPC、CCPC、NOI/IOI 等算法竞赛经历者优先。