小红书多模态大模型算法实习生
实习兼职策略算法地点:上海 | 北京状态:招聘
包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
学历+
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
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实习D13918
1、跟踪、探索大模型方向/多模态预训练方向的前沿技术,将各方向的SOTA能力集成到模型底座上,提升下游任务的效果,打造团队的技术先进性; 2、多模态大模型结构的设计、训练任务的规划、预训练流程以及下游功能的开发等。
更新于 2025-07-16
实习高德研究型实习生
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发:开发业界领先的图文多模态理解与生成模型,结合扩散模型(Diffusion Models)、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等)。 3、业务场景落地:将多模态技术应用于实际业务场景,如地图数据(道路、POI等)、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI(Generative AI)、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势,提出创新性解决方案。
更新于 2025-07-29
实习
1、负责小米汽车智能座舱内的大语言模型和多模态大语言模型的研究、开发、部署和性能优化; 2、与各职能团队团队紧密协作,参与产品设计和算法模型落地到车载芯片的相关工作; 3、跟踪新能源汽车行业动态,探索在汽车领域的应用场景和落地。
更新于 2025-01-22