夸克智能信息-夸克-VL后训练算法专家-视觉问答方向

1. 探索研究多模态理解、视频理解等方向的前沿技术； 2. 关注多模态、全模态大模型的后训练相关技术，研判RL在多模态理解上的潜力；

1、预训练模型结构和训练任务优化，提升预训练模型学习世界知识的能力； 2、持续收集和清洗大规模预训练数据，并研究数据构成和学习顺序对大模型效果的影响； 3、参与预训练模型评测，包括评测流程建设和完善、评测方法设计和优化等； 4、参与大模型Alignment相关工作，包括： a.Alignment方法设计与研究，包括SFT和 RLHF等相关的算法研究； b.Alignment整体数据建设，包括数据构建、标注以及分析其对模型能力的影响； c.从下游调优的角度探索如何提升大模型的逻辑推理能力。

1、主导多模态大模型的后训练全流程优化，包括指令微调（SFT）、强化学习（RLHF/DPO/PPO）、模型蒸馏等技术的研发与工程实现，持续提升模型在通用领域及垂直领域（如短视频理解、电商理解）的泛化能力和安全性； 2、参与多模态合成数据生成（覆盖纯文本、图文及视频等内容理解维度）、建立数据质量评估体系，设计数据蒸馏流程，推动​​数据-模型-评测​​迭代优化； 3、面向短视频社区、电商内容理解等场景，解决后训练阶段的核心挑战，​​如​​跨模态对齐一致性、长上下文推理、多任务指令冲突优化以及多模态智能推理探索等；推动技术成果转化，主导模型在快手短视频社区的集成落地（例如RAG增强系统、多模态Agent任务规划），并通过API封装与服务化支撑业务创新； 4、跟踪前沿多模态大模型后训练技术的前沿演进，探索SFT自动化迭代、轻量化RLHF以及reward model一体化等创新技术方向，形成专利或顶会论文提升团队技术影响力。

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