商汤26届AI领航员-研究院-算法研究员（实时视频生成）
校招全职算法研究地点：北京 | 上海 | 深圳状态：招聘
任职要求
1. 具有图像生成或视频生成的实际项目经验或顶会论文，熟悉FLUX, CogVideoX, Hunyuan, Wan等任一模型； 2. 具有扩散模型蒸馏方面的实际项目经验或顶会论文，熟悉LCM, LADD, DMD, APT等任一模型； 3. 对自回归和扩散模型均有一定了解，熟悉多模态理解模型（如Qwen2.5VL-7B）或图像生成模型（如FLUX）或视频生成模型（如Wan）； 4. 熟悉语音、肢体等方式驱动的图像或视频生成方案； 5. 扎实的编程和数学知识，快速学习的能力。
工作职责
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。
包括英文材料
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1. 多模态空间智能前沿研究： 紧跟领域前沿，深入研究提升多模态模型在空间智能领域的整体性能； 2. 下游任务验证：验证多模态空间智能模型在具身智能体中的作用； 3. 创新技术探索： 探索新的预训练和后训练范式，找到在空间智能领域可泛化的训练范。
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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。
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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。
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