阿里巴巴达摩院-超声AI大模型算法专家-具身智能
社招全职3年以上技术类-算法地点：杭州状态：招聘
工作描述
任职要求 基础要求 ● 计算机、人工智能、生物医学工程、自动化等相关专业硕士及以上学历 ● 具备扎实的深度学习基础与工程能力 ● 熟练使用 PyTorch 等深度学习框架 ● 具备较强的问题分析与科研落地能力 ● 有超声影像 AI 相关研究或产业经验 ● 有超声视频理解 / 时序建模经验优先 ● 有医疗影像基础模型 / 医疗多模态模型经验优先 ● 熟悉超声数据特点与临床场景优先 ● 有 LLM / VLM / 多模态大模型研发经验 ● 熟悉 Transformer、Diffusion、CLIP、SAM 等主流架构 ● 有预训练、SFT、RLHF 等相关…
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包括英文材料
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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.
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
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
RLHF+
[英文] What is RLHF?
https://aws.amazon.com/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning (ML) technique that uses human feedback to optimize ML models to self-learn more efficiently.
https://www.ibm.com/think/topics/rlhf
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning technique in which a “reward model” is trained with direct human feedback, then used to optimize the performance of an artificial intelligence agent through reinforcement learning.
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