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一、大模型（LLM）相關(guān)職責(zé) 模型開發(fā)與優(yōu)化 參與大語言模型（如GPT、LLaMA、Claude等）的預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)（SFT）、強化學(xué)習(xí)對齊（RLHF/RLAIF）。 優(yōu)化模型性能（推理速度、顯存占用）及效果（準(zhǔn)確性、泛化性、安全性）。 探索模型壓縮技術(shù)（量化、蒸餾、剪枝）以適應(yīng)實際部署需求。 領(lǐng)域適配與微調(diào) 針對垂直場景（醫(yī)療、金融、教育等）進(jìn)行領(lǐng)域數(shù)據(jù)清洗、構(gòu)建及模型微調(diào)。 設(shè)計高效的遷移學(xué)習(xí)方案，提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。 提示工程與推理優(yōu)化 設(shè)計高質(zhì)量的Prompt模板，提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)（如CoT思維鏈、Self-Consistency等）。 研究少樣本/零樣本學(xué)習(xí)策略，降低模型對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。 二、智能體（Agent）系統(tǒng)相關(guān)職責(zé) Agent架構(gòu)設(shè)計 構(gòu)建基于LLM的智能體框架（如ReAct、AutoGPT、LangChain等范式）。 設(shè)計Agent的核心組件：規(guī)劃（Planning）、記憶（Memory）、工具調(diào)用（Tool Use）、自我反思（Reflection）等模塊。 多Agent協(xié)同 開發(fā)多智能體協(xié)作系統(tǒng)，實現(xiàn)任務(wù)分解、分布式?jīng)Q策與結(jié)果聚合。 解決Agent間的通信、競爭與協(xié)同優(yōu)化問題。 工具集成與擴展 為Agent集成外部工具（API、數(shù)據(jù)庫、搜索引擎等），擴展其能力邊界。 開發(fā)工具學(xué)習(xí)（Tool Learning）機制，使Agent能自主選擇并調(diào)用工具。 三、工程落地與優(yōu)化 高性能推理部署 使用vLLM、TGI、TensorRT-LLM等技術(shù)優(yōu)化模型推理效率。 設(shè)計分布式推理架構(gòu)，支持高并發(fā)、低延遲的線上服務(wù)。 數(shù)據(jù)處理與評估 構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練/評估數(shù)據(jù)集，設(shè)計自動化評估體系（傳統(tǒng)指標(biāo)+LLM-as-Judge）。 監(jiān)控模型線上表現(xiàn)，持續(xù)迭代優(yōu)化效果及安全性。 系統(tǒng)集成 將Agent系統(tǒng)對接業(yè)務(wù)場景（如客服、代碼生成、游戲NPC、自動化辦公等）。 與前后端工程師協(xié)作完成端到端產(chǎn)品化落地。 四、前沿技術(shù)探索 跟蹤大模型與Agent領(lǐng)域最新進(jìn)展（如MoE、長上下文優(yōu)化、Agentic Workflow等）。 探索多模態(tài)Agent（文本+圖像/語音/視頻）的應(yīng)用場景。 研究Agent的長期記憶、個性化交互、可信決策等進(jìn)階能力。