快手语言大模型算法实习生-快意

1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。

1、负责短视频生产/直播/商业化等特效智能策略算法研发优化。提高用户对模板/魔表等特效使用基础体验，增强特效业务智能化； 2、紧跟AIGC算法原理和发展，利用公司内部快意/可图/可灵/TTS等大模型平台，结合业务需求进行AIGC应用落地； 3、负责特效大数据加工和分析，通过因果推断、运筹优化等方法对生产、消费数据挖掘，洞察业务痛点，指导及优化特效相关业务内容。

1、基于快手自研的文生视频（可灵）、文生图（可图）、文生文（快意）等大语言模型和多模态模型，研发包含多媒体素材AIGC自动化创作系统与工具平台和 Chatbot、VideoCaption、VQA 等各类形态的工业级 AI Agent 系统，并应用于快手生态的内容生产与消费、内容理解与素材挖掘等各类业务场景； 2、参与研发AIGC、AI Agent等系统所依赖的关键子系统，并于算法团队合作持续迭代AIGC的内容质量与效果、AI Agent的智能化效果； 3、跟踪业界AIGC、AI Agent等内容成产、智能体的前沿进展，并将最新的大模型技术能力引入到实际业务场景中。

参与语言大模型、视觉大模型、语音大模型、多模态大模型的评测与研究工作，具体工作内容包括但不限于： 1、从大模型应用视角出发，建设科学、全面的大模型评测体系，制定并实施评测标准与评测方案。 2、开发算法对数据进行处理、理解，建设高质量数据pipeline，并基于科学、全面的评估体系构建数据集，系统评估模型能力，产出评测报告，指引大模型相应能力的提升。 3、开发算法，利用大模型辅助、替代人工标注，准确、高效的进行半自动化、自动化的模型评测，降低评测成本、提升评测效率。 4、对模型评测中发现的模型能力短板、模型能力变化、不符合认知的异常进行研究分析，产出研究分析结论，指引大模型相应能力的提升。具体研究项包括不限于数据、模型结构、训练方式对各类模型能力的影响，以数据相关研究为例，包括不限于研究不同数据类型、不同数据配比、不同数据加入时机、不同数据规模等变量对各类模型能力的影响。 5、紧密关注大模型方向的前沿技术进展，积极主动地学习和探索新数据分析、模型训练以及模型评测方法。 6、紧密关注大模型应用落地的行业最新进展，结合行业进展思考大模型评测、训练的发展趋势，对模型评测体系、机制进行迭代。