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1、大模型集成與應(yīng)用 基于NLP、通義千問(wèn)等國(guó)產(chǎn)大模型及國(guó)際主流模型（如GPT、Llama）構(gòu)建對(duì)話系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答與多輪交互。 利用大模型API或私有化部署方案，優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的語(yǔ)義理解與生成效果。 2、知識(shí)庫(kù)與RAG系統(tǒng) 將書籍/文檔材料智能錄入系統(tǒng)，構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)庫(kù)（文本+語(yǔ)音）。 開發(fā)融合大模型能力的RAG架構(gòu)，提升復(fù)雜查詢的響應(yīng)準(zhǔn)確率與時(shí)效性。 3、語(yǔ)音交互全鏈路開發(fā) 集成ASR/TTS模塊，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音→文本→大模型處理→語(yǔ)音輸出的閉環(huán)交互。 4、模型定制與優(yōu)化 應(yīng)用LoRA/P-Tuning對(duì)大模型進(jìn)行輕量化微調(diào)，適配教育、客服等垂直領(lǐng)域需求。 技術(shù)要求 1、精通大模型應(yīng)用：熟練掌握NLP、通義千問(wèn)、GPT等模型的API調(diào)用、微調(diào)及私有化部署。 2、深入理解Transformer架構(gòu)，具備RAG、LoRA等技術(shù)的工業(yè)級(jí)落地經(jīng)驗(yàn)。 3、熟練使用LangChain/LlamaIndex等框架構(gòu)建大模型應(yīng)用流水線。 4、掌握Python及PyTorch/TensorFlow，熟悉Hugging Face/ModelScope生態(tài)。 5、具備語(yǔ)音交互開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如Whisper、FunASR等工具集成）。 加分項(xiàng) 1、參與過(guò)千億參數(shù)級(jí)大模型訓(xùn)練/微調(diào)項(xiàng)目。 2、熟悉大模型知識(shí)注入、持續(xù)學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)（如MoE、DPO）。 3、有教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)落地案例。 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn) 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)。 2、3年以上大模型或?qū)υ捪到y(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。