岗位描述（节选）
1、研究跨领域（代码、数学、科学、多语言等）数据分布特性，设计数据混合配比、课程学习、动态采样策略，缓解能力跷跷板、灾难性遗忘等问题；搭建 “数据配比→能力画像” 可解释框架，实现模型能力精细化调控，开展数据采集、清洗、配比相关实验，保障训练数据质量；
2、开展自蒸馏与模型自演进方向研究，基于模型不同训练阶段、多粒度表征构建蒸馏信号，搭建无标注自监督蒸馏流水线，探索模型自我迭代增强的可持续演进方案；
3、设计并优化大模型相关算法，开发适配海量数据的训练与推理方案，持续提升模型实际场景效果；跟踪大模型训练策略、知识蒸馏、数据工程前沿方法，完成论文复现、算法验证与创新落地；
4、持续跟进 MiniLLM、DataComp、DoReMi 等领域前沿成果，探索原创训练与蒸馏范式，推动研究成果落地，配合跨部门开展协同研发工作。
【任职资格】
1、博士学历，计算机、人工智能、机器学习、应用数学、自然……
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