阿里巴巴AI创新事业部-多模态通用音频大模型算法工程师/专家-未来生活实验室

1. 负责音频生成大模型研发（文生音频、音频编辑、音色克隆、音效合成等），产出高保真、可控的生成方案并推动落地； 2. 研发音频理解大模型，构建跨模态（文本、图像、视频与音频联合）的细粒度音频内容描述体系； 3. 搭建大规模多源通用音频数据集（音乐、语音、环境声等），支撑模型持续迭代； 4. 推动音频大模型在业务场景中落地，解决推理效率、可控性、实时性等工程问题； 5. 跟进行业前沿，保持团队在通用音频大模型领域的技术领先。

1. 模型多模态能力的提升，包括但不限于：物理世界细粒度视觉感知、空间感知、视频时序行为预测和推理、基于视觉的决策和规划； 2. 多模态数据的制作，包括：训练数据的收集、清理和标注，测试Benchmark的构建； 3. 多模态RL相关研究，包括通过RL提升模型常规感知能力和推理能力； 4. 多模态任务评测，包括：客观的Benchmark接入、OOD评测、以及主观评测。

近年来，以大模型为核心的生成式人工智能技术在语言理解、内容生成、多模态建模与跨模态交互等领域取得了突破性进展，展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。 我们致力于通用人工智能（AGI）方向的前沿探索与产业落地创新。一方面，在迈向AGI的长期路径中，随着大语言模型能力的持续进化，多模态感知、融合与推理等关键问题日益凸显，成为构建通用智能系统的核心挑战；另一方面，围绕典型行业场景（如智能交互、高质量内容生成、跨模态检索与理解等），如何将现有大模型能力有效转化为可落地、可扩展、可持续的解决方案，也成为当前研究与工程实践的重点方向。 如果你对生成式AI、通用人工智能（AGI/ASI）前沿探索、多模态建模与智能交互系统有浓厚兴趣，并渴望深入参与下一代多模态通用模型的研发与演进，欢迎加入我们，共同定义未来AI的能力边界，牵引千行百业在智能时代的深度变革。 1. 多模态大模型算法创新：定义下一代多模态通用大模型技术范式，实现文本、语音、视觉模态的联合建模，探寻和解决多模态对齐、推理、Agentic等方面的核心挑战，不断追寻多模态通用大模型的效果上限。 2. 场景驱动的算法创新：结合业务场景（如智能交互、内容生成、跨模态检索等），设计并优化大模型架构，提升效果、效率与鲁棒性。 3. 端到端技术闭环：从数据构建、模型训练、评测到部署，主导技术方案落地，通过AB实验、调用量、用户反馈验证价值。 4. 前沿应用技术探索：紧跟并能驱动LLM、Diffusion Models、强化学习等技术相关进展，定义技术新范式，快速实验并迭代创新方案，拉升相关模型SOTA。