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通义研究型实习生-低成本人物全模态推理

实习兼职通义研究型实习生地点:杭州状态:招聘

任职要求


基本要求:计算机科学、人工智能、信号处理、机器学习等相关专业在读博士或硕士,曾以第一作者身份发表1篇或以上CCFA类会议/期刊文章。
加分项:
1. 深入理解音频表征离散化编码、音视频模态理解等领域的关键技术。
2. 有多模态大模型相关科研经历,熟悉学术前沿动态。
3. 对CoT(Chain-of-Thought)推理或其他复杂推理任务有深入研究或实践经验。
4. 熟悉分布式训练、模型压缩与加速技术,能够在资源受限环境下优化模型性能。

我们希望你:
-对多模态大模型技术充满热情,愿意在这一领域深耕发展。
-善于发现问题并提出创新性解决方案,推动技术突破与产品落地。
-具备良好的职业素养,能够在快节奏的工作环境中保持高效输出。

工作职责


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
-研究构建音视频联合表征的编码方法。
-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. 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。
3. 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。
包括英文材料
机器学习+
大模型+
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更新于 2025-08-01