智能互联通义实验室-代码大模型算法工程师-Qwen

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。 Coder 团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的 coding agent / digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）我们坚持 Large-scale Pre-training 和 Large-scale RL 来提升 Code Reasoning 能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务。 2. 负责 Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过 Scaling 海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升 Computer-Use Agent 的 Grouding 能力。 （2）通过 Long Horizon 的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升 CU Agent 的 Reasoning 的能力。

随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 通义万相（Wan）将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 多模态世界模型前沿技术研究项目，团队在多个方向上进行探索（具体如下罗列），若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递： 1. 世界模型，包括但不限于：长视频生成、多模态交互式世界模型、实时音视频生成、生成驱动的世界渲染引擎、3D/4D生成。 2. 原生多模态预训练，包括但不限于：融合语言与图像理解生成统一的多模态模型、音视频融合的生成模型、高效多模态预训练算法。 3. 人类反馈与强化学习，包括但不限于：基于规则的强化学习策略、高效 DPO 与 PPO 算法设计、基于用户反馈的RLHF视频生成质量提升。 4. 统一Tokenizer研究，包括但不限于：适用于图像、视频、音频等多种模态生成和理解的统一Tokenizer、提高多模态模型的泛化能力和效率。 5. 大模型训练/推理优化，包括但不限于：模型蒸馏、模型剪枝、attention计算近似等高效训练加速策略。

1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、Agentic RL、AI memory、多模态RAG等前沿技术。 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习。 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研，参与多模态大模型to C和to B业务场景落地。

1. 针对语音通用大模型，设计和建设规划科学、全面的评估体系，涵盖评估指标与具体方法。 2. 基于大模型评测，评估不同算法/数据对于模型在不同能力上的效果，指导模型和数据选型。