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一、能力資格要求 1. 專業(yè)背景：計算機科學與技術、人工智能、軟件工程等相關專業(yè)學歷，系統(tǒng)學習過機器學習、深度學習、自然語言處理等課程，具備扎實的理論基礎。 2. LLM 技術能力：精通 LLM（大語言模型）的原理與架構，熟練掌握至少一種主流大模型（如 DS 系列、LLaMA、BERT 等）的微調技術，熟悉微調流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型訓練、性能評估和優(yōu)化，能夠根據(jù)業(yè)務需求對模型進行針對性調整。 3. Agent 開發(fā)能力：有Agent 開發(fā)經(jīng)驗，熟悉智能體的設計模式與框架，掌握多智能體協(xié)作機制；能夠將 LLM 與 Agent 技術相結合，實現(xiàn)具備自主決策、任務規(guī)劃和執(zhí)行能力的智能體。 4. 編程與工具：熟練掌握 Python 編程語言，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架；熟悉常用開發(fā)工具和版本控制系統(tǒng)（如 Git）、數(shù)據(jù)庫操作能力（如 MySQL、MongoDB），有大型工程軟件開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。 5. 作戰(zhàn)仿真與領域知識：了解作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)，熟悉作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的接口、數(shù)據(jù)格式和運行機制，具備軍事領域相關知識，了解作戰(zhàn)想定構建、作戰(zhàn)態(tài)勢分析、作戰(zhàn)指揮流程等內容者優(yōu)先。 6. 其他能力：具有較強的學習能力和創(chuàng)新能力，能夠快速掌握新技術、新方法；具備良好的邏輯思維和問題解決能力，能獨立分析和處理開發(fā)過程中遇到的技術難題；擁有出色的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與不同專業(yè)背景的人員高效配合。 二、崗位職責 1. LLM 微調與優(yōu)化：根據(jù)作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的業(yè)務需求，對 LLM 進行微調，優(yōu)化模型性能，使其能夠準確理解和處理軍事領域相關的自然語言指令、作戰(zhàn)態(tài)勢信息等；不斷探索新的微調策略和技術，提升模型在軍事場景下的應用效果。 2. Agent 設計與開發(fā)：基于作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)提供的接口，設計和開發(fā)具備作戰(zhàn)想定構建、響應自然語言指令、作戰(zhàn)態(tài)勢提取分析、學習訓練以及提出作戰(zhàn)指揮建議等功能的 Agent；實現(xiàn) Agent 與作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的無縫對接，確保智能體能夠有效獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)并將生成指令作用于系統(tǒng)。 3. 功能實現(xiàn)與優(yōu)化：持續(xù)完善 Agent 的功能，使其能夠更好地模擬指揮員決策過程，實現(xiàn)基于大模型技術的軍事智能體；對 Agent 的運行效果進行監(jiān)控和評估，根據(jù)實際需求進行優(yōu)化和改進。 4. 技術研究與創(chuàng)新：跟蹤大模型技術和 Agent 領域的前沿動態(tài)，探索新技術在作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)中的應用可能性；積極開展技術研究和創(chuàng)新工作，推動大模型技術與作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的深度融合。 5. 團隊協(xié)作與溝通：與項目團隊成員、軍事領域專家等保持密切溝通，及時了解需求和反饋；參與技術方案討論和評審，與其他技術人員分享經(jīng)驗和技術成果，共同推進項目進展。