通义研究型实习生-通用音频大模型统一表征和交互生成技术研究

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。

1. 参与设计和实现统一的音频理解架构，解决语音识别、声学事件检测、说话人分析、情感理解等任务间的壁垒，促进多任务知识共享与协同优化； 2. 研究并开发针对长时序音频的有效上下文建模方法，提升长程语义一致性与事件定位精度； 3. 提升模型在复杂现实场景下的鲁棒性，如高噪声、低信噪比、多说话人重叠等情况； 4. 实现跨音频类型的通用语义表征，支持零样本或少样本迁移至新任务或领域； 5. 优化模型推理效率与内存占用，支持端侧部署与低延迟实时理解。

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。

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