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【实习】基于多模态大模型的智能审核关键技术研究-国际化商业安全(北京/上海)

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部门介绍

国际化商业安全团队致力于在国际化用户、企业和产品之间建立安全可靠的连接。我们通过一系列完善的系统和能力,审核广告内容、预测政策违规行为,并执行广告审核通过或拒绝的措施。作为国际商业化团队的业务合作伙伴,我们提供的业务诚信解决方案不仅确保国际化业务始终是一个安全、积极、友好的用户环境,同时也推动业务增长。 课题介绍:随着数字内容的爆炸式增长,智能审核已成为互联网平台重要的技术能力,但面对日益复杂的审核场景和不断演进的对抗手段,传统审核技术正面临前所未有的挑战。当前智能审核领域存在规则动态性、内容复杂性、样本稀缺性、对抗升级和解释性缺失等诸多技术难题,特别是在涉及审核规则变更、长文本、长时序、多语言、少样本和AIGC生成对抗等问题时,现有的开源大模型表现仍有提升空间。 课题挑战:重点突破多模态推理、Context Engineering、理解与生成统一等核心技术,实现智能决策、自主规划、工具调用和智能修复等能力。 课题价值:打造领先审核系统,实现高质量的是否拒绝、为何拒绝、智能修复全流程能力,实现全机审,效果超人工。

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、数学相关专业者优先;
  2. 具备扎实的编码能力/AI coding熟练使用、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. 具备Agent框架构建、Agentic RL优化等经验者优先;
  4. 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、ICCV等)优先;
  5. 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;
  6. 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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