Dots-【Ace顶尖实习生】AI 长期记忆机制与终身学习研究

本课题的核心问题是：如何让 AI 系统在跨会话、跨时间的长期交互中持续积累经验、理解用户、并随之成长。当前模型本质上是无状态的——每次对话结束后记忆归零，无法从历史交互中形成对用户的深度理解，也无法将过去的经验转化为未来决策的依据。研究将聚焦于：如何设计高效的记忆构建、更新与检索机制，在存储成本与信息保真度之间取得平衡；如何实现真正意义上的个性化，使模型能够识别并适应不同用户的偏好、习惯与长期目标；如何让模型在持续学习新知识与技能的同时，避免灾难性遗忘已有能力；以及如何在用户记忆的个性化收益与隐私风险之间建立合理的边界与治理机制。

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，熟悉Python等至少一门编程语言；

3. 03

   熟悉大模型领域相关研究工作和算法，有大模型研发基础；

4. 04

   在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先；

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。