第四范式人工智能产品实习生（GPT大模型方向）

这是一个需要具备算法基础理解的产品岗位，希望未来往产品经理方向和算法方向的同学投递。 日常的工作包括：电商导购与素材的产品链路梳理、大模型策略编排、知识库搭建等。 1. 深度理解电商业务场景（推荐/广告/搜索/对话），挖掘大模型技术的落地机会，设计AI驱动的产品创新方案； 2. 结合用户需求与商业目标，规划大模型产品路线图，推动生成式推荐、智能导购、多模态广告等核心功能落地； 3. 探索AI技术边界，定义下一代电商交互范式（如Agent协作、动态商品生成、认知式营销）； 4. 与算法、工程团队紧密协作，将大模型技术能力（如LLM、多模态理解、RAG）转化为可规模化的产品功能； 5. 设计实验方案并分析数据，验证技术方案的业务效果（如GMV提升、用户体验指标优化），驱动产品迭代； 6. 洞察行业趋势与竞品动态，输出大模型在电商场景的应用洞察报告，为团队决策提供输入。

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper

1. 大模型驱动的算法革新： a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用； b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验； 2. 下一代AI系统构建： a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用； 3. 大模型在亿级用户规模落地的实战： a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用； b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。

团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。