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中國移動“梧桐·鴻鵠”2025研學夏令營（暑假線上實習）
活動介紹
秉承“產學研用培育數據創新人才，賦能信息技術生態發展”初心，中國移動信息技術中心攜手集團成員單位啟動“梧桐·鴻鵠”2025研學夏令營(暑假線上實習)活動，幫助學生加強對社會生產數字化變革的理解，挖掘培養能獨立解決技術難題、具備團隊協作能力的新時代數字化人才。
招聘安排
參與對象：大學在校生(本碩博)
實習流程：簡歷投遞（截止日期6月下旬）-簡歷篩選（6月下旬）-實習任務（7月上旬-8月下旬）-考核答辯（8月下旬）
實習方式：線上實習
活動優勢
（1）時間靈活，自主安排
（2）企業生產實踐課題
（3）提供企業專家輔導和平臺實戰
（4）實習通過考核提供實習證明
（5）實習表現優異者有機會獲得“校招綠通卡”
招募方式
簡歷投遞網址：
https://bigdata.10086.cn/honghu/hhweb/#/practiceApply?id=1924671433843761154
簡歷投遞郵箱：xieqianit@chinamobile.com
其它說明
（1）線上實習以課題實踐為主，考察和提升動手實踐能力，無實習津貼；
（2）每人僅可選擇其中一個方向一個課題報名。
實習方向一：人工智能
課題1：面向圖像偽造內容定位的視覺-語言大模型研究
課題單位：信息技術中心
課題描述：
1、調研和復現具備視覺定位能力（Visual Grounding）的視覺-語言大模型（VLMs）算法，完成分析報告。
2、探索視覺-語言大模型在圖像偽造內容定位上的應用，調研少樣本學習策略，調研參數高效型微調方法，并完成相應基礎功能開發。
課題2：多語言翻譯大模型技術研究
課題單位：信息技術中心
課題描述：
1、開展多語言翻譯大模型的訓練與微調研究、跨語言知識遷移、翻譯質量提升等；
2、數據準備：術語庫構建、語料構建等；
3、質量評測：模型多維度質量評測。
課題3：搜索核心算法自主能力研究及應用
課題單位：信息技術中心
課題描述：
搜索算法為智慧搜索產品核心，急需掌握搜索核心算法自主能力，結合前言算法技術，進一步提升算法準確性，為2026年自研課題做準備工作。課題包括：梳理搜索領域面臨的技術發展最新形勢，研究搜索算法、算力網絡中間件領域最新方向和發展趨勢。針對中國移動搜索算法提出改進方向，包括深入進行搜索算法研究、應用場景算法提升開發、算法調優。對通訊錄、公文等搜索場景的搜索準確率、完整性、響應效率等進行提升。
課題4：具有推理思考能力的行業大模型微調訓練關鍵技術研究
課題單位：信息技術中心
課題描述：
研究目標：
1. 系統地梳理和分析具有推理思考能力的行業大模型微調訓練的關鍵技術方法，包括數據處理、模型架構優化、訓練策略等。
2. 探索如何根據不同行業的需求特點，設計有效的微調訓練方案，以提升大模型在相應行業的推理思考能力和任務表現。
3. 提出一套具有可操作性和推廣性的行業大模型推理能力微調訓練框架，并在實際的行業場景中進行驗證和優化。
課題5：基于自然語言大模型的權益推薦研究
課題單位：信息技術中心
課題描述：
基于多模態數據和商業化垂域數據，結合當下自然語言大模型（如：deepseek/qwen）賦能，探索商業權益分發領域用戶行為預測模型的創新研究。
課題6：面向大模型智能體系統的MCP隱私保護增強機制研究
課題單位：杭州研發中心
課題描述：
1、系統調研MCP協議設計原理，分析其在大模型與智能體系統中的能力調用、工具控制、響應生成等方面的協議機制與交互流程，與Function Call、Tool Use等技術進行對比評估，完成分析報告；
2、構建面向MCP協議的安全評估指標體系，從協議健壯性、抗攻擊能力、數據訪問可控性等方面出發，制定一套針對模型調度協議的安全性評估標準。
課題7：面向家庭網絡質量的AI模型研究
課題單位：杭州研發中心
課題描述：
1、研究網絡指標與用戶體驗的關聯性，調研應用于網絡自治（Network Automation）的AI算法和嵌入式AI框架及實現方法，完成分析報告。
2、探索機器學習算法（有監督/無監督/弱監督）在家庭寬帶網絡質差檢測、識別、預測等方面的應用，研究模型增量學習方法，完成網絡自治領域輕量化AI模型基礎功能開發。
課題8：基于機器學習構建服務用戶流失預測模型
課題單位：杭州研發中心
課題描述：
1、數據與算法分析：研究主流預測 / 分類算法，分析用戶流失相關數據特征（如用戶行為），完成數據清洗與特征處理。
2、模型構建與優化：探索機器學習模型在用戶流失預警中的應用，通過模型選擇、特征工程、訓練調參等步驟，構建服務流失用戶預測模型，對比不同模型效果（如準確率、召回率），優化模型性能。
3、成果輸出：完成用戶流失影響因素分析報告，提供可復用的模型代碼框架，為線上業務的用戶留存策略提供數據支持。
課題9：RAG增強的大模型垂直領域應用創新研究
課題單位：海南移動
課題描述：
1、各種RAG技術路線、應用場景及準確性表現，形成分析報告。
2、根據不同場景（如文檔分層結構、文檔有相互關聯登），研究RAG實現技術，提高語義的準確率，并完成相應功能開發。
課題10：基于大語言模型與領域知識增強的NL2SQL轉換優化研究
課題單位：海南移動
課題描述：
1、NL2SQL基線模型優化，對比現有開源各模型在NL2SQL任務中的表現，形成分析報告。
2、領域知識增強，構建電信垂直領域的SQL模式知識庫，假如設計知識注入機制（如Prompt Engineering），形成基礎模型開發。
3、復雜查詢解析優化，分析嵌套查詢、多表JOIN等高階SQL的生成錯誤模式，設計分層解碼策略，形成基礎模型開發。
課題11：手寫簽名識別能力研究
課題單位：海南移動
課題描述：
重點支持復雜手寫體識別，如復雜連筆、非規范字跡識別，進行訓練微調，完成功能開發并形成準確性分析報告。
實習方向二：區塊鏈
課題1：跨鏈核心技術以及多鏈共建技術研究
課題單位：信息技術中心
課題描述：
一、研究方向（可選方向）
1、方向一（科研分析方向）：針對區塊鏈的跨鏈核心技術進行調研分析（如下三項可選，或者可提出跨鏈相關的其他課題，需經課題組確認）：
1）探索業界主流鏈（如EOS、以太坊、長安鏈、Fabric等）的跨鏈技術方案。
2）分析跨鏈一體機、可信執行環境（TEE）、多鏈共建工具組件，挖掘技術空白點。
3）分布式智能體協議調研與分布式應用場景研究，研究DAO治理框架與智能體協作機制，聚焦供應鏈金融、跨境支付等高價值場景，構建"跨鏈+智能體"沙盤模型。
2、方向二（技術研發方向）：協助技術團隊，參與跨鏈小組件工具研發，至少參與一項組件的研發。
二、預期成果及評價標準：
1、預期成果
方向一（科研）：基于調研成果輸出至少1項方案設計或其他可體現研究成果專利。
方向二（研發）：輸出跨鏈小組件demo代碼，以及相關說明文檔。
2、分階段進行匯報考核，并對最終輸出方案從完整性、創新性、可行性等維度進行評價。
實習方向三：新媒體傳播
課題1：品牌產品視頻策劃與創意
課題單位：杭州研發中心
課題描述：
1.創意策劃：系統學習、體驗公司業務，結合時下熱點及業務宣傳需求，策劃系列產品宣傳短視頻，完成選題策劃、腳本創作及視覺風格提案。
2.傳播策略：結合微信視頻號平臺算法機制，根據過往視頻傳播效果復盤、優化傳播策略及策劃方案。
實習方向四：腦機接口
課題1：面向腦機接口多模態傳感器的睡眠分期研究
課題單位：杭州研發中心
課題描述：
1. 多模態睡眠分期技術調研與復現
調研當前基于腦電（EEG）、肌電（EMG）、心電（ECG）等多模態生理信號的主流睡眠分期方法，分析其在腦機接口系統中部署的可行性與挑戰；選擇典型模型（如SleepEEGNet、MCNN等）進行復現與性能評估，形成調研報告與模型復現分析文檔。
2. 多模態融合機制設計與實現
結合不同模態信號的時頻特性與互補性，設計特征級融合、決策級融合等融合策略；引入時序建模結構（如Transformer、TCN）與注意力機制，提升模型對關鍵睡眠階段（如REM、NREM）的識別能力，構建融合式睡眠分期模型原型。
3.小樣本與跨主體泛化能力研究
面向睡眠數據中個體差異大、樣本不足的問題，探索小樣本學習策略（如基于特征遷移方法），提升模型在跨主體、跨夜間數據中的泛化能力；結合數據增強與信號生成技術（如CLIP、Diffusion）驗證對模型魯棒性的提升效果。
4. 睡眠階段可視化與智能反饋功能開發
開發基本的睡眠分期結果可視化界面，實現睡眠階段的時序展示、統計分布分析與多模態信號的可交互呈現；探索睡眠質量評估指標（如睡眠效率、覺醒次數）及個性化反饋機制。
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