灵壳计划 · 科研助理招聘 | AI Agent × 信息搜索方向

2401_86220053 2026-04-05 16:06:21

关于灵壳计划

我们是一家聚焦3D空间智能与AI Agent的前沿科技团队,致力于推动信息检索、大模型、智能体技术的交叉创新。在这里,你将与顶尖高校背景的伙伴一起,挑战信息搜索与AI的前沿问题,产出高质量学术成果。

你将做什么

· 负责信息搜索、检索增强生成(RAG) 等方向的文献调研、技术梳理与报告撰写
· 协助推进AI Agent、信息检索(IR) 相关科研项目
· 完成学术论文的专业排版、翻译及整理(中英互译,学术规范)
· 全权跟进学术会议投递全流程,确保核心论文顺利投递
· 保障每周固定工作会议时间,配合完成其他科研支持工作

我们希望你

学历背景

· 硕士及以上,985/211或海外名校优先

理论认知(满足其一即可)

· 对信息搜寻、探索式搜索、交互式信息检索有基础理解
· 熟悉Berrypicking、Information Foraging、ISP模型等经典理论

技术实践(满足其一即可)

· 具备AI/Agent相关经验,熟悉RAG、Search Agent、多跳问答
· 或具备信息检索(IR) 基础,了解BM25、稠密检索等算法
· 或具备强化学习(RL) 相关项目经验

加分项

· 已发表学术成果(论文、专利等)
· 熟悉学术论文撰写、排版、投稿全流程
· 优秀的文字功底与学术翻译语感
· 时间充裕,能稳定保障工作时间

我们能提供

· 💰 有竞争力的薪资(面议,实习/全职均可,表现优秀可转正)
· 🧠 深度参与前沿科研项目,积累AI 3D与智能信息检索领域的核心资源
· 📄 可开具实践证明,支持背景调查
· 🤝 与CEO/CTO直接协作,快速成长

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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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