腾讯混元大模型算法专家

1.负责生成式大模型预训练相关的工作，包括但不限于：大规模模型预训练，长文本预训练，线性模型结构探索； 2.探索与跟进前沿技术，寻求技术突破，推动机器在AIGC能力的提升和突破； 3.探索高效的模型知识嵌入方法以及模型知识在线学习更新； 4.探索文本模型预训练的scaling law，在小规模小成本下更精准地预测大规模训练后的表现。

1.负责大模型语音模态的设计、开发和优化，包括但不限于语音/音频数据清洗、模型设计、训练策略等方面的研究与应用； 2.参与语音识别、语音合成、声音克隆等相关大模型语音模态能力的建设，提高跨模态整体效果。

1.深度协同算法团队，主导深度学习算法端到端推理系统的架构设计与落地实践，聚焦高吞吐、低延时核心目标，攻克大模型推理工程化落地关键技术瓶颈； 2.针对大模型推理全链路进行性能瓶颈深度剖析，通过算子优化、量化策略、资源调度等手段实现推理吞吐最大化；建立性能 - 成本评估体系，制定资源利用率极致优化方案，实现推理成本可控化； 3.主导大模型推理框架底层架构优化，完善框架功能模块（如动态批处理、推理缓存、容错机制）；构建工程化能力体系，提升框架易用性（API 设计、配置化能力）与可调试性（日志系统、性能埋点、调试工具链），支撑大规模推理服务稳定迭代。

1.作为视觉领域的专家，与其它模态研究者共同参与创新的原生多模态大模型研究，包括创新模型架构、“2D+时间”和“3D+时间”大模型建模等； 2.探索对真实物理世界进行理解和生成、多模态推理及自进化持续学习的大模型； 3.关注学术界和行业最新研究动态，参与国际会议、研讨会，与全球顶级团队交流合作； 4.将研究成果向社区发布或技术转移至内部产品部门。