叙事智能

关于这个机会

本课题面向下一代游戏叙事生产，研究由创作者主导（creator-in-the-loop）、能够长程规划与持续维护的 Agentic 叙事生成系统。研究重点包括： 1）长程叙事与创作过程建模 将叙事生成建模为一个长程、多步的决策与创作过程，研究 PPO / GRPO / OPD / Agentic RL 等技术在长程叙事场景中的应用与优化，借鉴经典叙事理论作，创新训练策略、奖励设计与高质量数据构建，系统性提升模型在微观场景与宏观结构两个层面的叙事创作能力。 2）叙事 Agent Harness 与自进化 构建支撑长程叙事创作的运行时 harness 与协作系统，使叙事产物"看得见、可掌控、可迭代"。重点研究叙事状态与创作轨迹的调度与管理、创作者可介入的人机协作回路以及可视化工具，探索 Agent 自进化算法，实现基于真实创作过程数据的经验沉淀，形成"生成 — 反馈 — 进化"的闭环。 3）叙事质量评测 研究面向长程游戏叙事的质量评测体系与方法，为模型与 Agent 的迭代提供可靠信号。重点包括多维评测维度设计、过程与结果相结合的评测框架，、裁判模型构建与训练等，解决叙事质量主观、评价噪声大、易被 reward hacking 等难题，建立可规模化、可复用的叙事评测基准。

任职要求

【基本素质】 1）具备计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习、计算叙事学、游戏叙事等相关背景，硕士或博士优先。 2）具备优秀的科研抽象能力和工程落地意识，能够将开放问题拆解为可训练、可评测、可迭代的技术任务，具体端到端系统与实验环境搭建能力 3）熟悉大模型基础技术，包括 Transformer 模型架构、训练算法（PPO/GRPO/OPD）、Agent（ReAct/Memory/RAG/Self-Evolve/Harness）、数据合成与评测 【加分项】 1）在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等顶会/期刊发表论文者优先，方向聚焦智能体、叙事生成、大模型等 2）在叙事创作 Agent、大模型叙事生成等领域有代表性技术报告、开源项目者优先

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