灵壳计划 · 科研助理招聘 | AI Agent × 信息搜索方向

2401_86220053 2026-04-05 16:10:02

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。

岗位:科研助理(AI Agent × 信息搜索)

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,兼职/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:文章概述了2025年AI发展的七大主要趋势:一是AI Agent的快速演进及其广泛应用,包括超级助理的普及和多Agent系统的协作,改变了人机互动方式和个人及企业的工作模式。二是生成式技术和多模态模型的重大进步,如生成式AI创造虚拟世界,以及多模态大模型助力各行各业智能化。三是AI与智能硬件的深度集成,诸如人形机器人、智能外骨骼等设备更加智能,并且随着边缘计算的发展实现了更好的隐私保障和服务体验。四是AI科研及具体产业的应用进一步加深,在诸如医学、自动驾驶等多个领域取得实质性的进展。五是关于AI的安全性和伦理性议题愈发重要,并采取了相应措施确保合理利用。六是在软件方面开发方式逐渐转变为由AI辅助编码与测试的低代码模式。七是AI正在逐步融入大众生活的方方面面并呈现出全球化特征。 适合人群:关注人工智能发展的科技从业者、创业者或政策制定者,也适用于对人工智能感兴趣并希望了解其未来走向的社会各界人士。 使用场景及目标:适用于那些需要跟踪前沿技术动态以便作出业务调整的人群;对于想要把握AI行业发展脉络、寻找投资机会或者进行学术研究的人来说尤为有用。 其他说明:值得注意的是文中所提到的各项技术创新虽然前景广阔但也伴随着一定的不确定性,比如AI伦理道德规范的持续完善和技术壁垒等挑战。同时强调指出企业和个人应该积极应对变化,利用新兴的技术和工具来获得优势并应对新的社会经济格局。
内容概要:该文章汇集了八个典型的 Agent 和 RAG(检索增强生成)融合应用案例,详细展示了大模型技术在游戏娱乐、金融科技、语音助手、办公支持等多个领域中的应用。文章不仅探讨了 Agent 如何改变多领域中的交互与决策模式,同时也深入分析了 RAG 在数据检索、信息整合及安全性方面的优越性。具体内容包括:1)实时语音交互的游戏队友,通过多智能体系统赋予游戏玩家更真实的语音 AI 助手体验;2)蚂蚁集团的多智能体应用,提升了泛金融场景的风险管理、市场分析能力;3)通过开源框架 ModelScope 加快了多智能体应用程序开发的速度;4)小米公司在其语音助手应用中融入 Agent 实现更复杂的任务处理与交互能力;5)在办公领域探索 RAG 解决大模型应用的‘幻觉’与信息老旧问题;6)西门子开发通用公司智能助理,助力企业信息流转;7)Elasticsearch 提供的 RAG 落地解决方案,加速信息处理效率;8)阿里云 PAI 大语言模型微调与训练实践。总体展现了大模型技术对未来社会生产生活方式的影响和发展前景。 适合人群:具备一定信息技术基础知识的研发人员和技术管理者。 使用场景及目标:适用于从事软件开发、数据科学研究的专业人士,尤其是对大模型和多智能体应用感兴趣的从业者。目的是了解前沿技术发展趋势及其具体应用实践,提升技术研发和创新能力。 其他说明:文中不仅提及具体技术实现和实际案例,也为读者提供了未来的研究方向和技术挑战分析,鼓励企业和研究者共同探讨如何进一步推动 Agent 与 RAG 的创新发展。

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