【岗位职责】 1. 调研与复现文本水印算法：阅读并整理大语言模型文本水印、生成内容标识、AI 安全等方向前沿论文，复现代表性水印嵌入与检测方法。 2. 优化文本水印算法：参与设计和改进文本水印算法，在保证大模型生成质量和任务能力的基础上，提高水印检测准确率、稳定性和可靠性。 3. 研究水印鲁棒性机制：针对文本改写、删减、重写、翻译等实际应用场景，分析水印失效原因，探索提升水印抗扰动能力的方法。 4. 搭建实验评测体系：构建文本水印算法实验与评测流程，从生成质量、水印检测效果、鲁棒性、计算开销等多个维度开展系统实验和结果分析。 5. 参与科研成果整理：整理实验结果、技术文档和研究报告，协助推进论文撰写，优秀研究成果有机会进一步形成学术论文投稿。 【任职要求】 1. 招募对象：高中生、本科生、硕士研究生。 2. 计算机、人工智能、数学、自动化、电子信息等相关专业背景优先，不要求已有水印研究经历，相关方向零基础也可申请。 3. 具备机器学习、深度学习和大语言模型基础知识，了解 Transformer、LLM 生成机制等基本概念。 4. 具备线性代数、概率统计、微积分等数学基础，能够理解机器学习论文中的常见数学表达。 5. 具备 Python 编程能力，了解 PyTorch 等深度学习框架，能够阅读代码、运行实验并完成基础调试。 6. 具备较强的科研兴趣、自主学习能力和实验执行能力，愿意主动阅读论文、分析问题并完成验证实验。 7. 有 NLP、大语言模型（LLM）、AI 安全、数字水印相关项目经验者优先。 8. 有论文复现、开源项目、算法竞赛或科研经历者优先。 9. 实习安排：远程科研实习；周期3–6个月；每周投入10小时以内。