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工作職責(zé)： 1.深入基礎(chǔ)大模型前沿技術(shù)研究，突破長文本理解、復(fù)雜推理和知識(shí)應(yīng)用瓶頸； 2.設(shè)計(jì)創(chuàng)新的多模態(tài)對(duì)齊與融合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)文本-圖像-音頻等跨模態(tài)深度理解； 3.研發(fā)高效訓(xùn)練方法，解決大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和多模態(tài)學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)； 4.探索模型涌現(xiàn)能力和指令跟隨能力提升路徑，推動(dòng)語言與視覺能力協(xié)同增強(qiáng)； 5.緊跟前沿技術(shù)與合作，引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)攻克語言與多模態(tài)模型前沿難題，支撐公司技術(shù)領(lǐng)先。 任職要求： 1.人工智能、計(jì)算機(jī)或相關(guān)領(lǐng)域博士學(xué)位（優(yōu)秀碩士需3年以上強(qiáng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)），在大語言模型或多模態(tài)領(lǐng)域有深厚研究積累； 2.精通Transformer及MoE、State Space Models等新型架構(gòu)設(shè)計(jì)，對(duì)模型涌現(xiàn)能力有深刻理解； 3.深入掌握自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、對(duì)比學(xué)習(xí)、對(duì)齊學(xué)習(xí)和指令微調(diào)等核心技術(shù)路線； 4.具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，熟悉混合精度、流水線并行、張量并行等訓(xùn)練加速技術(shù)； 5.熟悉CLIP、ImageBind等視覺-語言對(duì)齊技術(shù)和Diffusion Models等生成模型原理； 6.了解Chain-of-Thought、Tree-of-Thought等推理增強(qiáng)技術(shù)和RLHF、DPO、RLAIF等對(duì)齊優(yōu)化方法； 7.在NLP、CV或多模態(tài)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議發(fā)表高水平論文，或主導(dǎo)過業(yè)界重要模型項(xiàng)目優(yōu)先。