腾讯AI Lab招聘AI实习生!
- 2026-01-30 16:14:23
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【关于我们需要的人】 在大模型（LLM）向Autonomous Agents进化的过程中，Memory（记忆）是核心瓶颈，也是通往AGI的关键钥匙。我们正在寻找对Long-term Memory、Active Context Management以及Efficient Memory Architecture有极高热情和深入理解的同学，加入我们探索下一代具备“更强记忆能力”的智能体。 
在这里，你将拥有充足的 GPU 计算资源，与顶尖研究员合作，挑战 AI 领域最前沿的课题。 1.Agent 主动上下文管理 (Active Context Management) 2. 模型记忆架构设计 (Model Memory Architecture) 编程能力：熟练掌握Python和PyTorch，具备优秀的工程实现能力，熟悉 HuggingFace Transformers库。 科研能力：在NLP/ML/RL顶级会议（如ACL, NeurIPS, ICLR, ICML, EMNLP等）发表过论文者优先。 领域知识： 【实习时间】 全职实习6个月以上者优先。 【地点】 北京/深圳
腾讯
【招聘岗位】
AI Lab-研究实习生-AI Memory & Agent
【研究方向与职责】
你将主要参与以下一个或多个方向的研究与落地：
探索Agent在长周期交互中的信息筛选与压缩机制。 设计基于强化学习（RL）或规划（Planning）的策略，让 Agent 能够“主动”决定记住什么、遗忘什么，而非被动依赖滑动窗口。 研究Dynamic Context Selection和Hierarchical Memory系统，优化Agent在复杂任务中的上下文利用效率。
突破Transformer的架构限制，设计新型的Internal Memory机制（如 Recurrent Memory, Memory Tokens, Linear Attention 变体等）。 研究KV Cache的高效管理与压缩算法，探索非参数化记忆（Non-parametric Memory）与模型参数的深度融合。 针对Infinite Context场景，优化模型的检索与推理性能。
【岗位要求基础背景】
计算机、人工智能、数学等相关专业，硕士或博士在读（博士优先）。
熟悉LLM的训练（Pre-training/SFT/RLHF）及推理机制。 对RAG(Retrieval-Augmented Generation)、Long-context LLMs、Vector Database或Recurrent Neural Networks有深入理解。
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