拼多多多模态理解大模型算法工程师

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递： 1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing 等核心能力，并同时优化多模态大模型的AI infra。 2）通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体，将相关能力拓展到GUI agent，VLA，以及具身智能场景中。 3）研究理解与生成统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。 工作职责： 1. 多模态 pre-training：开展研究及进行实验，研究内容包括：数据清洗筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law 预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态 post-training：迭代 post-training 训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用 agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的 test scaling laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。

1. 研发端到端全模态理解和推理大模型核心技术，在模型结构、对齐策略、指令微调、偏好对齐、多阶段渐进式学习训练策略、推理能力增强（关系推理、因果推理、常识推理）等方面做出创新突破，达到业内一流； 2. 研发视觉理解和推理大模型核心技术，在图像理解，视频理解，视觉推理能力增强（关系推理、因果推理、常识推理），GUI屏幕感知和推理、端到端图像翻译等方向创新突破，达到业内一流； 3. 优化语音识别大模型的上下文感知能力，通过送入交互历史信息提升语音识别准确率；优化语音识别大模型的热词感知能力，通过送入相关热词提升语音识别准确率；优化语音多模态理解大模型的SpeechEncoder，提升语音理解大模型的语音理解能力和声音理解能力，包括语音内容、情感、性别、声音事件、音乐风格等；在用户跟智能体对话的过程中，检测用户的表达完整性，从而加快系统响应速度且不带来更多的误截断；在语音对话模型中，检测用户交互的对象，从而提升打断的有效性和系统交互的响应速度； 4. 端到端全模态理解和推理、视觉理解、语音理解等，建立比较广泛的业界影响力，论文引用数300+、主流算法竞赛/排行榜TOP1、开源Star 2000+等； 5. 端到端全模态理解和推理、视觉理解、语音理解等，落地在小米核心业务场景，提升核心产品竞争力和用户智能体验，包括手机（OS/小爱）、汽车、生态链等。 【课题名称】 端到端全模态理解和推理大模型研究与应用 【课题内容】 1. 研究端到端全模态理解和推理大模型的核心技术，产出突破性成果，在小米核心业务场景落地；输入文本、图像、视频、语音等模态，输出文本、语音等模态；探索全模态信息感知能力；探索全模态混合推理思维链；探索全模态思维强化； 2. 研究视觉理解和推理的核心技术和应用，包括图像理解与推理、长视频理解与推理、屏幕感知和端到端图像翻译等； 3. 研究语音理解大模型的感知关键技术，包括有效利用场景、上下文、个性化信息更好的进行音频内容的转写以及副语言信息的提取，用户表述完整性检测等，提升流式交互系统的响应速度和理解准确性等。

1、负责优化小红书的多模态内容理解大模型算法，利用LLM、VLLM、Embedding、CV以及NLP相关能力，解决社区/大商业中笔记、评论、账号等多体裁的审核问题；优化小红书综合机审大模型； 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益； 3、紧密关注相关领域业界的最新进展，通过LLM/MLLM不断优化生态业务的机审能力，提高机审风险覆盖度和风险召回能力。建立并优化生态场景下的内容理解特征体系； 4、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，探索其在小红书审核业务中的落地方案。

1、负责优化小红书的多模态内容理解大模型算法，利用LLM、VLLM、Embedding、CV以及NLP相关能力，解决社区/大商业中笔记、评论、账号等多体裁的审核问题；优化小红书综合机审大模型； 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益； 3、紧密关注相关领域业界的最新进展，通过LLM/MLLM不断优化生态业务的机审能力，提高机审风险覆盖度和风险召回能力。建立并优化生态场景下的内容理解特征体系； 4、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，探索其在小红书审核业务中的落地方案。