Dots-【Ace顶尖实习生】具备自我迭代能力的大规模科研agent系统探索

具备Recursive Self Improvement的AI Research Agent System探索研究。随着GPT-Codex, Claude Code, Gemini等大模型api能力的大幅增强，基于这些api构建的agent system在通用agent领域(如openclaw)，和vibe coding等方向带来了非常大的行业影响。在更严谨和更需要创新的AI技术研发和创新迭代上，如何更好的利用大模型来大幅提升研发效率甚至是做自动化的高质量研究是未来技术研发的关键趋势。我们关心如何让大模型掌握大模型研发流程中的所有context，数据、结果、实验过程(包括各种各样失败的实验)、相关论文等等，并充分利用这些信息完成设计、实现、实验、分析、迭代的完整闭环，从辅助researcher开始，到持续提升整个系统的能力边界，最终成为推进下一代模型研发的关键基础设施，实现Recursive Self Improvement的能力。

1. 01

   不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；

2. 02

   优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python等；

3. 03

   有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；

4. 04

   在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；

5. 05

   良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。