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崗位職責(zé) 1）參與原生多模態(tài)大模型研發(fā)，包括MoE多模態(tài)架構(gòu)、多模態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架、多模態(tài)長(zhǎng)思維鏈推理能力優(yōu)化、高質(zhì)量數(shù)據(jù)合成、體驗(yàn)優(yōu)化等，突破通用大模型在特定領(lǐng)域的能力和速度限制； 2）負(fù)責(zé)原生多模態(tài)大模型高效率預(yù)訓(xùn)練，以及后訓(xùn)練探索，支撐多模態(tài)輸入/輸出、復(fù)雜任務(wù)均衡優(yōu)化； 3）探索在數(shù)據(jù)有限的情況下擴(kuò)展多模態(tài)大模型的能力，包括但不限于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、少樣本學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)等方法； 4）系統(tǒng)化定位模型在真實(shí)評(píng)測(cè)集下的能力缺陷，通過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)建、合成、清洗或模型優(yōu)化等方式進(jìn)行改進(jìn)。 崗位要求 1）碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)、計(jì)算機(jī)科學(xué)或數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)背景； 2）具備扎實(shí)的代碼基礎(chǔ)，熟練掌握Python/Tensorflow/PyTorch等； 3）具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作能力和溝通能力。 加分項(xiàng) 1）在多模態(tài)/語(yǔ)言大模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議/期刊發(fā)表過(guò)高質(zhì)量論文； 2）對(duì)MLLM領(lǐng)域有深入的研究，對(duì)MLLM有優(yōu)化設(shè)計(jì)或行業(yè)成功應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。