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字节跳动【实习】大模型驱动的内容生产与分发:IP跨体裁生成与LLM推荐-今日头条(北京/上海/杭州)

实习兼职A221557地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2027届及以后毕业,博士在读,计算机/数学等相关专业的优先;
2、具有扎实的机器学习基础和编码能力,在机器学习NLP、CV等有较深入的研究经验,熟练掌握主要的算法数据结构;
3、在搜广告推和大模型领域,有…
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工作职责


团队介绍:今日头条推荐算法团队,致力于为用户提供个性化新闻和信息推荐服务,提升头条产品的用户体验。我们的业务涉及内容的个性化分发、生态与质量治理、热点和垂类等多个方向。在这里,你可以研究和改进最前沿的推荐、大模型等算法,结合对产品、数据的深度分析,将技术应用到实际业务中,服务数亿用户。

课题介绍:番茄系聚合海量故事IP,今日头条拥有丰富内容形态,但生产与分发仍面临改编链路长、成本高,以及推荐过度依赖稀疏ID、对新内容/低活用户不友好等问题。本课题以多模态大模型为底座:在番茄通过LLM创作提效与结构化内容理解,构建IP资产并打通“小说→剧本→分镜→动态漫/短剧/音频”的生成与辅助创作;在小说、短剧、今日头条把内容理解信号融入推荐建模,提升兴趣捕捉与可解释分发,最终实现生产与分发协同提升。
1、大模型推荐和推荐Agent:引入LLM的推理能力,以Seed为基础训练大模型执行推荐任务的能力,推荐Token和自然语言Token联合训练实现模态融合,让推荐系统具备理解自然语言的能力,从而用推荐Agent方式实现更具扩展性的分发交互体验
2、突出强调利用大模型COT的推理能力,改进被动推荐效果
3、遵循用户的正向、负向指令的能力,彻底解决用户反馈中“Dislike不生效”、新用户兴趣探索、用户调控推荐画风等难题
4、在产品中提供和用户进行对话交互的能力,用户可根据自身需求调整推荐的效果
5、消息推送系统中嵌入大模型的用户-内容推理匹配能力,追求在内容零展、低展的情况下精准、快速的推送给用户,实现极高的推送时效性
6、构建基于大模型的推荐Agent能力,让大模型能和目前推荐系统业务策略和逻辑能更好的融合和调用。

课题挑战:
1、跨体裁一致性与可控生成;
2、结构化理解准确可复用;
3、模型落地成本/时延/轻量化;
4、LLM与内容的对齐、解码方案探索,包括纯文本方案或基于SID的方案;
5、LLM推荐指令COT数据集构建和个性化推荐推理能力的训练方法探索;
6、用户推荐正向、负向指令理解和线上执行能力探索;
7、推荐系统能力模块化&工具化,推荐Agent设计。

课题价值:
1、提效降本,提升IP产能与变现;
2、增强推荐效果与可解释性;
3、沉淀多模态通用底座;
4、探索基于LLM推理能力的推荐范式。
包括英文材料
机器学习+
NLP+
算法+
数据结构+
大模型+
还有更多 •••
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更新于 2024-09-14北京