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智能体化多模态生成模型研究:从系统设计到实践应用-阿里星/C-Star

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岗位职责

  1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发,探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向;
  2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术,参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发;
  3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化;
  4. 参与图像编辑大模型建设,通过算法创新,不断提升在生图质量、指令理解、图像理解和推理效率等各维度指标,构建具有行业影响力的模型和业务能力;
  5. 基于AIGC的可控性编辑,探索如何精准实现内容生成与修改,满足多样化的业务需求。

职位要求

  1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位;
  2. 在扩散模型、自回归模型、多模态生成理解、计算机视觉、NLP、AIGC、计算机图形学、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究;
  3. 具有出色的分析、解决问题的能力,能深入解决大模型训练、应用存在的问题,有自主探索解决方案的能力者;
  4. 能够积极创新, 乐于面对挑战, 负责敬业,优秀的团队合作精神,一起探索新技术,推进技术进步。 【加分项】
  5. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础,在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、ICML、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先;
  6. 具有优秀的代码能力,在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;
  7. 在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL、渲染生成领域,主导过大影响力项目者优先;
  8. 具有R
  9. Diffusion、MoE、DPO和RLHF在生成模型中应用经验优先;
  10. 具有deepspeed,megatron和FSDP使用和开发经验同学优先;
  11. 具有多模态生成模型训练经验,熟悉数据管线、预训练和后训练相关方向优先;
  12. 在算法竞赛中获得优异成绩(ACM-ICPC/挑战赛TOP10等)或者顶会论文发表。

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