西山居【校招】世界观架构师-剑网3系列

从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于 1.探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向； 2.探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成； 3.探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径； 【为什么是我们】 一起建立行业评测标杆，推动行业认知进展，代表工作包括： 1.LARYBench 行业首个具身动作表征评测基准，揭示了动作表征的data-scaling潜力和迭代路径。 2.WBench 行业首个统一多轮交互世界模型评测基准，将广义世界模型拉到同一参考空间进行维度全面的度量。 3.UniHetero 行业首个验证生成能促进理解的unified model，以简洁的结构在大规模数据上得到更好的data-scaling趋势。

Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2、探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化；提升数据合成、Scalable oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3、探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉COT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent； 4、探索全模态流式视频理解模型，内容包括但不限于支持无限长序列流式输入，高功能主动响应能力，超低延时推理与响应，全领域实时解说，Learning From Video等 5、利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。

1. 帮助游戏核心业务的各个环节（研发、运营、发行）提供决策需要的数据监控、分析支持； 2. 参与项目数据生产全过程。包括从标签的设计开发、数据库建设、报表开发、数据可视化呈现、数据报告输出等。

1. 关注游戏行业发展动态，对品类前沿方向进行研究探索，为公司立项、投资等决策提供方向性建议，推动相关战略决策的落地与发展； 2. 通过专业的用户及市场研究方法，基于公司内产品现状，为产品研发发行等重要决策提供事实依据，提升公司产品成功率； 3. 通过竞品走查、数据分析、人群调研等手段，支持公司产品立项、研发、运营等重要阶段中的研究攻坚项目，协助推动决策落地。