智能体后训练，人格方向
岗位摘要
深入理解智能体在专业、创意、技术和日常工作中成为优秀协作者的关键要素；将关于模型行为的定性判断转化为具体假设、评估、评分器和训练干预；研究用户的显性与隐性信号，理解哪些行为能带来信任、满意度、持续使用与成功结果
岗位职责
- 深入理解智能体在专业、创意、技术和日常工作中成为优秀协作者的关键要素
- 将关于模型行为的定性判断转化为具体假设、评估、评分器和训练干预
- 研究用户的显性与隐性信号，理解哪些行为能带来信任、满意度、持续使用与成功结果
- 与人类专家和训练师合作，产出高质量、有品味且体现优秀协作行为的交互轨迹与偏好数据
- 改进针对模型行为的奖励模型与强化学习目标
- 与预训练和早期训练团队合作，参与数据配比、目标、合成数据及其他影响下游人格的上游选择
- 随着我们对优秀模型行为的理解不断演进，建立可持续的流程来更新旧训练数据
- 与ChatGPT、Codex及其他产品团队紧密合作，将消费者洞察转化为模型改进，并在真实工作流中验证
- 端到端负责项目，从观察细微行为失败，到实验、训练、评估和上线
任职要求
- 能本能地从用户视角思考，深切关注模型使用起来感受如何，而不仅是基准测试表现
- 能将看似主观的产品问题转化为可证伪的假设和严谨评估，同时不丢失问题原本的重要细微之处
- 重视保留个体性、适应性和行为多样性，而不是将所有模型优化为单一狭隘风格
- 希望塑造前沿智能体与数百万人沟通、协作并建立信任的方式
- 在机器学习、软件工程、统计学、行为科学、人机交互或相关领域具备扎实技术基础