| 1、深入理解自然语言处理（NLP）核心技术，熟悉
word2vec、BERT、GPT、Transformer、XLNet、RNN、LSTM 等主流深度学习模型及其原理； 2、精通 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，具备大规模语言模型训练与微调的实际经验； 3、熟悉 LangChain、AutoGen 等智能体开发框架，了解 RAG、GraphRAG 等技术； 4、熟悉大模型蒸馏技术，具备教师模型与学生模型的训练经验； 5、对主流 强化学习理论与方法有一定理解，特别是 DPO、PPO、GRPO 等算法； 6、拥有学术研究背景或具备相关论文发表经验者先。 |
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