商汤26届AI领航员-研究院-算法研究员（多模态空间智能）

1. 多模态理解与生成算法研究： 紧跟领域前沿，深入研究多模态（图像、文本、视频）的理解与生成统一的核心算法； 2. 模型设计与优化： 负责多模态理解与生成模型的设计、训练、评估和优化，不断提升模型性能和泛化能力； 3. 创新技术探索： 探索新的预训练和后训练范式，发现和解决大模型靠单一模态难以解决的问题。

1. 实时视频生成算法研究： 紧密追踪并深入研究实时视频生成领域的最新进展，积极探索新的模型架构、训练范式、优化策略和硬件加速方案，实现并验证工业界可落地的方案； 2. 模型设计与优化： 负责实时视频生成模型的设计、训练、评估和优化，在保证视频质量的同时，大幅提升生成速度和计算效率； 3. 性能瓶颈分析与解决： 针对实时性要求，深入分析现有算法和系统的性能瓶颈，并提出有效的解决方案，确保视频生成流程的流畅与高效。

1. 负责大模型算法框架的研发，整体提升算法框架训练效率，跟进最近的训练技术； 2. 负责探索MOE、RLHF 等相关对齐技术，提升模型的最终效果； 3. 负责多模态模型和Function Call 模型的联合训练，整体优化多模态模型和语言模型联合训练。

1. 负责模型压缩算法的研发和实现，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏等； 2. 负责业务模型在多种场景及对应各异的芯片上的压缩精度提升和保持，包括AIGC(LLM / Stable Diffusion)模型，自动驾驶模型、手机端侧模型等； 3. 负责开发和维护LLM量化部署工具链，调研、复现业界最新的算法，集成工具，并在实际业务中落地, 助力大模型在各个产品线中的应用； 4. 通过分析模型与部署硬件特点，使用软硬结合的优化方案提升模型的速度与精度表现，提升模型压缩能力上限。