小红书Hi Lab-【Ace顶尖实习生】探索多模态大模型的通用能力增强和跨模态能力迁移
任职要求
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python等； 3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规…
工作职责
本课题的研究目标是： 1、研究如何充分用好文本、图片、视频等各个模态的有效信息，进行高效的多模态数据表征和联合建模，能够更加高效的从各个模态中学习有效信息； 2、探索多模数据如何才能更高效的学习，多模数据如何对文本智能能力有提升，探索理解和生成的联合建模如何进一步提高多模态模型的能力上限。
本课题的研究目标是优化AI与人类的多模态交互体验，通过研发能够融合文本、视觉和语音等多种模态的自然交互机制，使AI系统能够通过理解图像内容、语音语调和情感等非文本信息增强交互效果。 研究将探索情境感知与个性化适应技术、多轮多模态交互中的意图理解与记忆保持能力，以及跨模态信息的整合与表达方式，使AI系统能够更好地理解用户通过不同感知通道传达的需求，提供视觉和语音层面的情感共鸣，并在长期多模态交互中不断适应用户偏好，实现更加流畅、高效且人性化的人机协作。
本课题的研究目标是增强大模型的通用推理能力，通过研究多模态环境下的推理学习机制、真实世界任务的解决策略、基于强化学习的能力优化，以及构建多样性的奖励系统和训练环境。 研究将聚焦于如何使模型能够在跨领域和复杂场景中综合运用文本、图像、音频等多模态信息进行推理，有效处理现实世界的开放性问题，并通过精心设计的环境反馈机制持续优化模型的决策能力，从而提升AI系统在不同任务下的泛化能力和可靠性。
本课题的研究目标是研发更高效的预训练scaling效率，通过数据策略、模型结构设计(Dense, MoE, Long Context等)、初始化&优化器策略、学习范式的创新，深度理解模型的学习机制和评估方法，能够更精准的预测模型行为，并持续提升模型预训练从算力&数据到智能的转化效率。
本课题的研究目标是研发面向复杂场景的可拓展大规模强化学习系统。 包括不限于： 1、超大规模Reward System构建； 2、面向复杂场景构建“策略与反馈一体化”的递归自我增强方法，解决“AI超越人类”时的可拓展监督问题； 3、面向长程任务探索人机合作博弈的强化学习机制，实现模型在超长程复杂任务上的需求明确、自我规划与执行校验能力；让AI从被动完成指令的工具转变为主动推动任务进展的的协作者，实现目标对齐； 4、强化学习进程中的大模型可解释性、可理解性。