小米顶尖应届-大语言模型算法研究员-大模型
任职要求
熟悉大语言模型（如Transformer、MoE）的核心原理，具备以下至少一项经验： - 大规模模型训练（分布式训练、数据优化） - 强化学习、奖励建模或AI Ag…
工作职责
参与大语言模型的核心技术研发，包括但不限于： - 预训练优化（数据合成、长上下文建模、训练动态分析） - 后训练技术（强化学习、奖励模型、推理能力提升） - 代码生成与理解（自动化数据构建、运行反馈优化） - 模型架构创新（MoE、高效推理、稳定性优化） - 探索AI Agent、长序列推理、在线学习等新兴方向
1. 大规模语音模态预训练 研究如何用千万小时级别语音数据在百亿级别参数模型上进行高效预训练，有效提取与利用通用声学与语义特征，提升语言理解及语音生成的一致性和自然度; 2. 多语言语音理解与生成 研究跨语言语音数据的共享表示方法，提升语音模型对多语言、方言的适配能力; 3. 噪声环境及复杂声学场景下的处理能力 研究语音大模型在嘈杂、混响、远场等典型场景下的泛化性; 4. 探索高效语音信息压缩方法 研究语音模态压缩方法，以实现长时理解，并适配不同类型的设备（云侧和端侧）的部署需求。 【课题名称】 语音理解和生成大模型 【课题内容】 本课题拟围绕先进的语音理解与生成大模型，研发面向复杂场景的通用语音技术。项目将通过大规模语音数据预训练与强化学习方法，探索高鲁棒性、高自然度的语音理解与生成能力。
将围绕多模态（文本、图像、音频、视频）理解和生成统一的基座大模型的数据、模型结构、统一建模方式、训练与推理优化、深度推理等核心问题展开研究，具体研究内容包括： 1. 多模态（文本、图像、音频、视频）数据的收集、合成及数据策略，提升质量、多样性、可扩展性； 2. 探索多模态理解与生成统一的建模方式； 3. 多模态模型的模型结构的设计与优化，高效的大规模分布式训练和推理系统（云侧和端侧）； 4. 研究多模态模型的深度推理范式。 【课题名称】 多模态生成与理解统一模型 【课题内容】 突破多模态统一建模方式的技术瓶颈，训练理解与生成统一的多模态基座大模型，实现高效训练与推理系统。
1. 参与视觉生成与编辑相关的大模型算法研发，探索领域前沿，持续创新，打造有影响力的高水平技术，并解决算法应用遇到的挑战问题，包括主体一致性、语义一致性、画质效果、重点场景效果优化、性能与效果平衡、可控生成等 2. 探索多模态理解与生成统一的大模型技术 【课题名称】 视觉生成大模型研究与应用 【课题内容】 研究图像或视频生成与编辑大模型相关技术，优化生成效果及可控性，平衡效率与效果，探索前沿的视觉生成技术方案等。
1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端机器人新范式； 2. 负责视觉语言大模型（VLA）相关算法的设计、实现与优化，提升模型的环境感知、决策规划能力； 3. 探索如何利用VLA增强机器人的泛化能力及人机交互的自然性； 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试； 5. 跟踪VLA及相关领域（多模态学习、大模型等）的前沿技术动态； 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊，参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 具身基座VLA大模型预研 【课题内容】 探索如何利用VLA与Foundation Model技术提升机器人的环境理解、任务规划与泛化执行能力，构建面向未来的通用智能体。