智能互联AI创新事业部-多模态大模型数据评测专家-未来生活实验室

1、评测体系建设 深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。 2、数据与评测标准建设 负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。 3、模型评测与效果分析 联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。 4、评测场景与Benchmark构建 围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。 5、数据驱动的优化闭环与行业对标 与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。

1、评测体系建设 深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。 2、数据与评测标准建设 负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。 3、模型评测与效果分析 联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。 4、评测场景与Benchmark构建 围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。 5、数据驱动的优化闭环与行业对标 与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。

1. 负责音频生成大模型研发（文生音频、音频编辑、音色克隆、音效合成等），产出高保真、可控的生成方案并推动落地； 2. 研发音频理解大模型，构建跨模态（文本、图像、视频与音频联合）的细粒度音频内容描述体系； 3. 搭建大规模多源通用音频数据集（音乐、语音、环境声等），支撑模型持续迭代； 4. 推动音频大模型在业务场景中落地，解决推理效率、可控性、实时性等工程问题； 5. 跟进行业前沿，保持团队在通用音频大模型领域的技术领先。

1. 多模态理解：负责图文/视频/音频理解相关的算法研发，提升模型对复杂多模态场景的语义分析和推理能力。 2. 多模态生成：开发基于 Diffusion Model 或 Autoregressive 架构的生成算法（如 Text-to-Image, Text-to-Video），优化生成的质量、多样性与可控性。 3. 统一架构：设计并研发多模态大模型理解和生成的统一架构，通过高效Transformer结构、位置编码优化等，实现对图像、视频、文本的深度语义理解与高保真内容生成。