
商汤26届AI领航员-研究院-多模态理解基础模型
任职要求
背景扎实: 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士或博士,学术基础优异(特别优秀的本科生亦可考虑)。 编程高手: 具备扎实的编程能力,精通 Python,并熟练掌握至少一种主流深度学习框架(PyTorch 优先)。 理论深厚: 熟悉机器学习、深度学习基础理论,对 Transformer、CNN、RNN 等模型有深刻理解。 领域经验: 对以下至少一个领域有深入研究或项目经验: 自然语言处理(NLP):特别是大语言模型(LLMs)的预训练、微调等。 计算机视觉(CV):熟悉图像识别、目标检测、分割等任务。 多模态学习(Multimodal Learning):了解或…
工作职责
前沿探索: 跟踪和研究多模态学习、大语言模型(LLMs)、视觉基础模型等领域的最新进展(如 Transformer、Diffusion Models、VLP等)。 模型构建: 参与多模态基础模型的核心架构设计与实现,探索如何高效融合文本、图像、音频等多源信息。 能力攻坚: 重点攻克并提升模型在特定维度的基础能力,包括但不限于: 视觉文本理解: 提升复杂场景下的文字识别(Scene Text Recognition)与光学字符识别(OCR)的精度和鲁棒性。 布局与结构感知: 让模型理解文档、网页、UI界面的布局结构,实现精准的信息提取与问答。 空间关系推理: 训练模型理解图像/视频中物体之间的方位、遮挡、从属等空间关系。 实验与优化: 设计和执行大规模的深度学习实验,对模型进行训练、评估和迭代优化,并分析实验结果,沉淀技术方案。 协作共创: 与团队中的顶尖科学家和资深工程师紧密合作,共同解决研究与工程中的挑战。

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。

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。

作为项目的核心成员,你将不仅仅是执行任务,更是与我们一同探索未知。 具体职责包括: 前沿探索: 追踪并复现NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR等顶会中关于多模态、Agentic AI、强化学习等方向的最新研究成果。 算法实现: 参与设计与实现创新的多模态融合、任务规划、工具学习、记忆与反思等核心算法模型。 实验与分析: 设计并执行大规模的AI实验,通过严谨的数据分析来验证假设、评估模型性能,并提出富有洞见的改进方向。 系统构建: 参与构建和优化项目的数据集、评测基准(Benchmark)以及Agent的执行环境。 思想碰撞: 与团队成员紧密合作,积极参与每周的技术讨论会和头脑风暴,贡献你的奇思妙想。