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【实习】基于多模态大模型与用户行为理解的下一代分发与交互技术-抖音内容技术(北京/上海/杭州/深圳)

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部门介绍

抖音内容技术团队负责抖音集团内容算法工作,业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务,承接业务在多模态内容理解、推荐大模型、LLM4Rec应用、Agent等新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV,NLP,音频,LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术,推动如VLM预训练模型SAIL-VL、音视频生成等学术和专利相关工作,负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求,团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新,用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 课题介绍: 本课题旨在探索基于多模态大模型的模态理解与表征、世界知识、推理等能力,并深度的与信息分发(推荐、搜索等)中的用户行为理解和建模结合起来,构建支撑下一代分发与交互技术的基础模型和系统范式。通过基础技术突破和探索,既尝试解决原有分发技术中对长尾兴趣分发、用户复杂意图理解、多模态与行为协同融合、System Bias、分发系统的算力与推理分配等一系列关键问题,也探索基于新的多模态大模型与用户对齐的理解,支持全新的可对话性需求满足、可自然交互性的分发调节与个性化等能力和产品形态上的突破。 课题挑战:

  1. 多模态大模型的完整流程的训练,以及与大规模用户行为深度理解和对齐(多模态内容理解、智能对话、内容安全等);
  2. 突破多模态大模型与长序列高并发高效推理的瓶颈;
  3. 实现大模型泛化推理能力与复杂推荐业务目标的深度对齐。 课题价值:
  4. 打破信息茧房,提供个性化可解释推荐,提升长尾/冷启分发效率;
  5. 沉淀大模型Scaling Up范式,重塑大模型时代的下一代推荐系统;
  6. 探索全新的支持下一代交互场景的分发基础技术突破,提升客服、AI分身的业务效果,同时还能从中抽象出公司在内部2B,对外2C的AI落地应用的通用技术范式,探索出在更大范围落地的可能性。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届及以后毕业,博士在读,人工智能、计算机、数学相关专业优先;
  2. 具备扎实的编码能力、数据结构和基础算法功底,熟练运用各种算法框架与工程框架;
  3. 在国际会议或期刊发表论文者(包括但不限于ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等)优先;
  4. 拥有扎实的机器学习基础,在深度学习、强化学习、NLP、多模态方向有深入的理解与研究经历;
  5. 具备良好的沟通协作能力,能够与团队共同探索新技术,推动技术发展。

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