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理想汽车【基座模型】视觉智能算法实习生

实习兼职算法地点:北京状态:招聘

任职要求


1.在NeurlPS/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV等会议或期刊上发表过论文者优先。…
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工作职责


1、负责多模态大模型基座架构设计和训练交付,包含多模态大模型预训练、Clip预训练、后训练和强化学习等;
2、负责VL模型的端云蒸馏方案设计、长时序视觉Token压缩方案设计、隐式COT推理能力和3D空间理解能力增强等落地交付;
3、参与视觉大模型实际训练和项目落,保证多模态基座模型在端侧和云端均能达到性能和速度要求。。
4、负责部分图文对数据集生产和构建、模型评测等任务
包括英文材料
ACL+
EMNLP+
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社招3年以上技术类-算法

团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们在做什么? 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图,我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里,你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据,解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队? 顶级的“真”数据: 区别于实验室的玩具数据集,我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据,这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持: 提供充足的集群资源,让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景: 你的代码将直接驱动真实物理产品,影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围: 扁平化管理,与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们,一起定义物理世界的AI入口!

更新于 2026-04-07北京
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校招青云计划-实习生

深圳
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社招1年以上WXG公共技术

负责微信视觉基座模型的核心技术研发与业务落地,构建统一的视觉理解与解析能力,支持在微信C端及视频号、公众号、微信小店等业务场景中的规模化应用。

更新于 2026-03-25深圳
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实习核心本地商业-基

简介:参与视觉生成与世界模型方向的前沿研究,可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进: 1、高效率、低损失、高压缩比的图像视频 VAE 和 tokenizer 研究。 2、统一生成模型的架构、训练与推理探索(稀疏架构、大尺寸 MoE、自回归生成等)。 3、功能模型研究,包括参考生成、长视频生成、流式实时视频生成、音视频生成等。 4、隐式世界模型、WorldActionModel 及 Action-conditioned WorldModel 的方法研究。 5、世界模型在具身智能、实时交互等场景中的应用探索。 6、其他你坚信路线正确的视觉生成与世界模型前沿方向。

更新于 2026-04-03北京|上海|深圳