阿里巴巴大模型/AIGC日常研究实习生
任职要求
1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机等相关专业的硕士生/博士生； 2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力…
工作职责
1. 负责大模型（MLLMs/LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本； 3. 负责多模态AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控的多模态内容生成和编辑、不同输入条件下的高质量视频生成技术研究等； 4. 基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系。
AI导购是一个技术综合型场景，涉及到文本生成、商品推荐、多模态理解、生成等等。LLM相关的大多数技术都能在导购场景中发挥很大的价值。 候选人将会负责 1.淘宝AI导购场景的算法研发，面向亿级别的C端用户，利用前沿的大模型、AIGC等技术，建设服饰场景下的AI搭配能力。 2.利用淘宝海量的用户行为数据和知识，训练符合中国人审美的服饰穿搭多模态理解及生成统一模型；并构建与淘宝子商品的关联算法，生成优质的服饰搭配库。 3.建设在线搭配搜索及推荐系统，包含业务逻辑开发及搜推算法构建，完成在业务场景的应用落地。
1. 负责主流AIGC算法业务的调研和落地推进，包括但不限于智能客服、智能创作、Text2Code、角色扮演等； 2. 探索Prompt Engineering、In-Context Learing、Multi-Agent、模型Finetuning等技术的业务落地，优化算法的效果和产品体验； 3. 通过图文音视频等多模态生成模型的研究优化，解决目前AI在生成质量、多样性、可控性、生成效率等方面的问题，提升AI生产效能。
1、负责研发行业领先的AIGC素材创意生成技术，包括多模态理解、多模态检索、多模态生成等前沿技术，应用于电商、商业化、本地生活等场景的创意素材生成； 2、负责大模型（LLM、MLLM)的指令微调、RLHF等技术的深入探索与研发，提升文案内容的生成质量； 3、负责研发AIGC素材创意生成平台，实现自动化、智能化的素材创意内容的生成与推荐。
1、商业化LLM：负责大语言模型（LLM）的前沿技术探索和全链路研发，包括但不限于抗知识遗忘的继续预训练、指令微调、RLHF等，结合广告业务场景，研发基于大语言模型下游应用，包括但不限于营销场景下的语义理解、信息抽取、脚本生成、对话系统等，提升广告投放系统的智能化能力； 2、广告AIGC：负责以扩散模型等为代表的前沿图文/短视频的生成式AI在内容创作方面的算法研发和落地，包括但不限于text to image, text to video, image and video editting等，结合文本/图像/视频/音频等多模态匹配技术、广告投放优化策略和模型，优化AIGC系统生成效果和广告投放效果； 3、多模态大模型for推荐：负责视频多模态大模型的最新研究进展和相关技术实现（视频理解、视频内容问答、视频caption等），提出并优化最前沿算法，将多模态等基础大模型的表征学习与广告业务相结合，提升广告分发效率。