研究课题
大课题
| 编号 | 课题描述 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 课题一 | 体系化地训练一个懂腾讯云数据库领域知识，能做运维诊断工具使用和管理类工具调用的Agentic Model（代替用户管理数据库等基础设施，偏DevOps，数据库自动驾驶） | 数据库自动驾驶 |
| 课题二 | 体系化地训练一个面向未来的数据存储和检索功能的Agentic Model（代替用户进行数据库的建模、存储选择、数据写入和数据检索召回，智能数据库） | 面向智能体上下文的自动化存储和检索系统 |
| 课题三 | 体系化地训练一个可以动态挖掘用户数据价值的Agentic Model（代替用户挖掘数据存储中数据的深层次意义，智能数据挖掘和洞察） | 面向智能体上下文的智能化认知提取系统 |
小课题
| 编号 | 课题描述 |
|---|---|
| 课题一 | 在RL中如何提升模型rollout采样、reference模型推理、梯度更新的效率 |
| 课题二 | 在SFT数据合成、RL数据合成的过程中，如何及时地验证数据没有事实性错误，保证数据质量 |
| 课题三 | 在海量的腾讯云内部数据中，是否可以优先地将它们组织为模型训练友好的数据，同时能持续更新 |
| 课题四 | 在RLVR中，数据库领域如何有效地构造相关环境，以便快速提供给模型后训练过程使用 |