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1.負(fù)責(zé)基于 Python 的人工智能算法與模型開發(fā)，重點(diǎn)涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)、調(diào)試和優(yōu)化，確保算法滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景的性能要求。
2.參與強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與搭建，制定技術(shù)方案和開發(fā)規(guī)范，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行模塊開發(fā)，保證系統(tǒng)的整體質(zhì)量。
3.承擔(dān)規(guī)則智能體的設(shè)計(jì)與開發(fā)工作，根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則和邏輯，構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的規(guī)則智能體，實(shí)現(xiàn)智能決策功能。
4.探索大模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用，將大模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，提升系統(tǒng)的智能化水平和處理復(fù)雜問(wèn)題的能力。
5.利用仿真平臺(tái)進(jìn)行智能體的訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證，搭建仿真環(huán)境，設(shè)計(jì)測(cè)試用例，評(píng)估智能體的性能，不斷迭代優(yōu)化模型。
6.撰寫相關(guān)的技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)文檔、開發(fā)手冊(cè)、測(cè)試報(bào)告等，確保技術(shù)成果的可追溯性和可復(fù)用性。