阶跃星辰-强化学习 for AIGC 研究实习生

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实习目标
本实习岗位高度偏向科研探索。您将有机会与团队的资深研究员和科学家密切合作，深入探索RL在AIGC领域的创新性应用。我们期望实习生不仅能实现现有算法，更能提出新颖的想法，设计严谨的实验，并最终产出具影响力的研究成果（如顶会论文、技术报告、开源项目等）。

核心职责
前沿研究： 调研并跟踪RL与AIGC交叉领域的最新进展（如RLHF, DPO, RLAIF, 视觉(图像生成、编辑以及3D生成)RL等）。
算法创新： 设计、实现并评估新型的强化学习算法，以解决AIGC模型在奖励建模、人类偏好对齐、可控生成、安全性、推理等方面的难题。
实验与迭代： 构建大规模的离线与在线实验平台，进行严格的消融实验和性能分析，以验证新方法的有效性。
论文撰写： 将研究成果整理成文，目标是投稿至NeurIPS, ICML, ICLR,CVPR，ICCV 等顶级机器学习或AI会议。
代码贡献： 撰写高质量、可复现的研究代码，并可能开源以促进社区发展。

任职要求
学历背景： 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关领域的在读硕士/博士研究生（优秀的高年级本科生也可考虑）。
理论基础： 对深度学习和强化学习的核心概念（如MDP, Policy Gradient, PPO, Q-Learning）有深刻理解。
编程能力： 熟练掌握Python，并具有使用主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow, JAX）的经验。
研究经验： 拥有扎实的科研基本功，能够独立阅读、复现并批判性思考学术论文。
动手能力： 具备出色的算法实现和调试能力，有相关项目或研究经历者优先。
求知欲与自驱力： 对未知领域充满好奇，具备强大的自我驱动能力和解决问题的能力，乐于接受挑战。

感兴趣的同学欢迎投递简历至邮箱 **********, 请注明邮件主题：RL for AIGC方向应聘-姓名-学校-专业