阿里巴巴研究型实习生-视觉生成大模型后训练算法
任职要求
1. 计算机科学、人工智能等相关专业，硕士以上学历 2. 有大规模视觉生成模型训练经验或者在相关方向的顶级会议/期刊（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI等）发表过论文优先。 3. 扎实的深度学习与计算机视觉基础，对视觉生成式模型（Diffusion Model、Flow Matching）、及…
工作职责
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性 2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力 3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等 4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
我们隶属于阿里巴巴集团智能引擎事业部，负责生成式AI领域（主要是图像、视频生成）的内外部产品、训练推理服务系统建设和维护，为通义、淘天、阿里国际等组织的海量业务提供强有力的技术支撑和底层服务能力。部门技术积累深厚，在NeurIPS等AI领域会议，USENIX ATC等System领域会议均有成果发表，可为实习生提供充裕的GPU资源。 1、我们希望基于目前的视觉生成方面的优质开源模型，探索通过各种后训练方案去改进这些模型在整体美学、垂类场景、推理效率等方面的能力。 2、需要同学有比较强的钻研能力以及对视觉生成模型的兴趣与热情。
专注于视觉通用大模型的设计、优化与高效部署，具体职责包括： 1、研究高效的视觉通用大模型架构，应对复杂视觉任务，提升模型的准确性和泛化能力； 2、优化算子和通信机制，提升模型训练效率，降低硬件资源消耗，提高训练速度和资源利用率； 3、探索高效的训练策略，包括自适应学习率调整、正则化方法和优化算法选择，提升模型性能和稳定性； 4、设计和实现自动化评估方法，帮助研发团队及时发现模型不足，优化模型架构和训练策略； 5、研发数据过滤和标注相关模型，提高数据质量和可用性，为模型训练提供支持。
我们是阿里妈妈搜索广告算法团队，负责淘宝搜索场景广告技术变现的算法设计和优化，包括并不限于： 1. 负责研究多模态大模型在淘宝海量图文、视频物料理解上的运用； 2. 负责研究生成式大模型/AIGC算法在广告投放物料挖掘上的运用； 3. 负责研究多模态大模型和生成式大模型在搜索广告中的全链路运用和升级； 4. 负责研究搜索广告场景下多物料投放算法的设计和优化，包含商品、直播、短视频等； 5. 负责研究超大规模多模态大模型的训练和推理加速； 6. 负责研究经典CV/多模态任务的设计和优化，包括分类、检测、OCR、度量学习等。
我们是阿里妈妈搜索广告算法团队，负责淘宝搜索场景广告技术变现的算法设计和优化，包括并不限于： 1. 负责研究多模态大模型在淘宝海量图文、视频物料理解上的运用； 2. 负责研究生成式大模型/AIGC算法在广告投放物料挖掘上的运用； 3. 负责研究多模态大模型和生成式大模型在搜索广告中的全链路运用和升级； 4. 负责研究搜索广告场景下多物料投放算法的设计和优化，包含商品、直播、短视频等； 5. 负责研究超大规模多模态大模型的训练和推理加速； 6. 负责研究经典CV/多模态任务的设计和优化，包括分类、检测、OCR、度量学习等。