通义研究型实习生 - 统一理解生成音频大模型
任职要求
1. 计算机科学、电子工程、自动化等相关领域的硕士或博士研究生； 2. 扎实的机器学习和深度学习理论基础； 3. 精通Python编程，熟悉PyTorc…
工作职责
1. 参与设计和实现融合音频理解与生成能力的统一架构，打破传统模型在“理解”与“生成”之间的壁垒； 2. 研究并开发针对长时序音频的高效建模方法，解决上下文保持难题，提升长程语义一致性和事件定位精度； 3. 提升模型在高噪声、低资源、多说话人等复杂环境下的鲁棒性，同时保证生成内容的自然度； 4. 实现跨音频类型的通用表征学习，支持零样本或少样本迁移至新任务或领域； 5. 优化模型推理效率，支持端侧部署与实时交互，满足边缘设备及移动端应用需求。
随着数字化和信息技术的迅猛发展，音视频内容的生成和理解成为了研究的热点。传统的音视频处理方法往往依赖于特定领域的知识，难以实现跨领域的统一理解。近年来，深度学习和大模型技术的崛起为解决这一问题提供了新的思路。 尤其是如GPT-4o这样的先进语言模型，展现了在文本理解和生成上的强大能力。通过构建音视频数据的多模态大模型，可以实现对音视频内容的深入理解与高效生成。这样的模型不仅能够提升音视频内容的质量，还能增强用户体验，应用于娱乐、教育、医疗等多个领域。 此外，提升模型在音视频场景中的推理能力和交互性，能够实现更为智能的内容推荐与创作辅助。综上所述，围绕音视频统一理解生成大模型的研究，具有重要的理论意义和广泛的应用前景，为未来的数字内容创作奠定了坚实基础。 为实现音视频数据的多模态大模型，存在的挑战包括但不限于： 1、生成模型的可扩展性： 如何构建可扩展的生成模型，能够处理不同类型的音频和视频数据？例如，如何让模型适应不同的编码格式、采样率和分辨率？ 2、噪声鲁棒性： 如何提升模型对音频和视频噪声的鲁棒性？特别是在实际应用环境中，常常会遇到不同类型的噪声干扰。 3、跨模态的语义理解： 如何提高模型对跨模态内容的语义理解能力？包括如何在生成过程中保持音频与视频内容的一致性，以及如何避免模态间的误解。 4、实时处理能力： 如何优化模型以达到实时处理的能力，尤其是在需同时处理音频和视频流的应用场景中，如视频会议、直播等？
1、理解-生成融合范式： 研究理解模型和生成模型的有效融合范式，例如探索Diffusion-Transformer (DiT) 和 Auto-Regressive (AR) 模型的融合与交互方式。 2、融合音频数据的统一模型： 将音频数据融入现有的多模态理解和生成框架，构建更全面的多模态统一模型。 3、统一Tokenizer研究： 探索适用于图像、视频、音频等多种模态生成和理解的统一Tokenizer，提高模型的泛化能力和效率。
我们正在寻找对多模态大模型技术充满热情的研究工程师/科学家，加入我们的团队，共同探索前沿技术并推动其在实际场景中的应用。你将专注于文本、视觉、音频等多模态的联合建模与创新开发，致力于打造下一代人工智能解决方案。 核心职责： 1、多模态联合建模 -研究文本、视觉、音频的联合训练范式，在多模态融合中保持并提升文本推理能力。 -探索多模态框架下的跨模态对齐与交互机制，优化模型的表现与效率。 2、音频生成与理解 -开发高表现力情感对话生成技术，实现自然、流畅的语音合成效果。 -研究音频与音效的统一建模方法，支持多模态音频风格转换等创新任务。 -探索音频与视觉模态的深度理解，包括音频情感、背景环境信息的解析及音视频内容的联合理解。 3、音频表征学习 -研究音频表征的离散化编码方法，设计低帧率、高效率的语音与音频联合建模方案。 -探索更高效的音频特征提取与表示方式，为下游任务提供高质量输入。 4、多模态推理优化 -研究多模态大模型的深度推理能力，优化Chain-of-Thought（CoT）推理的耗时与性能。 -探索复杂推理任务的解决方案，提升模型在多模态场景下的逻辑推理与决策能力。 5、技术创新与落地 -持续跟踪学术前沿动态，结合实际需求提出创新性技术方案。 -推动研究成果的实际应用，参与从算法设计到产品落地的全流程。
研究领域： 人工智能 项目简介： 原生多模态模型在设计时原生支持多模态，通过在音频、视频、图片、文本等多模态序列上进行预训练，可以理解、生成 或 操作 不同模态组合 ，原生多模态也被认为是继NLP大模型后实现AGI的必经之路。本课题主要研究原生多模态的核心问题, 包括但不限于: 1. 研究多个模态进行混合训练并实现各模态各任务均衡的方法 2. 研究理解和生成任务的统一框架，实现理解和生成任务的相互促进 3. 提升多模态in-context能力机制及提升多模态in-context learning能力