探索时间序列大模型：中国科学院计算技术研究所的实习机会

时间序列大模型的研究与应用

时间序列数据在金融、医疗、气象等多个领域具有广泛的应用价值。随着深度学习技术的发展，时间序列大模型的研究成为了一个热门方向。中国科学院计算技术研究所北京泛在计算系统研究中心正在招聘实习生，研究方向包括联邦大模型微调、大模型基准测试和时间序列大模型。

实习岗位要求

1. 学历要求：硕士研究生、博士研究生或已保研的大四本科生。

2. 经验要求：具备深度学习算法和大语言模型相关经验者优先。

3. 实习期限：不少于6个月。

4. 福利待遇：提供客座实习补助、住宿和研究辅导，并可提供计算资源用于算法构建和调优。

工作地点与联系方式

工作地点位于北京市海淀区文松路1号，简历投递邮箱为ict.cubics.com。

时间序列大模型的研究意义

时间序列大模型的研究不仅能够提升预测精度，还能在复杂系统中发现潜在的规律和模式。通过深度学习算法，可以有效地处理大规模时间序列数据，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

实习生的研究内容

1. 联邦大模型微调：研究如何在分布式环境下进行大模型的微调，以提升模型的性能。

2. 大模型基准测试：开发和应用基准测试工具，评估不同时间序列大模型的表现。

3. 时间序列大模型：构建和优化时间序列大模型，探索其在各领域的应用潜力。

如何申请

有意向的申请者请将简历发送至ict.cubics.com，并注明“时间序列大模型实习申请”。我们期待您的加入，共同推动时间序列大模型的研究与应用。

通过这次实习机会，您将有机会深入参与到前沿的研究项目中，积累宝贵的科研经验，并为未来的职业发展打下坚实的基础。