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多模態(tài)內(nèi)容生成研究實(shí)習(xí)生

實(shí)習(xí)崗位

概述

2050研究院誠(chéng)邀熱情且具有前瞻性的小伙伴加入我們位于新加坡的天工2050研究實(shí)驗(yàn)室。作為研發(fā)團(tuán)隊(duì)的新成員,這是一個(gè)將理論付諸實(shí)踐、同頂尖研究人員學(xué)習(xí)并為研發(fā)突破性技術(shù)的絕佳機(jī)會(huì)。

主要職責(zé)

  • 在多模態(tài)內(nèi)容生成(用于生成圖像/音頻/視頻等的擴(kuò)散模型)和內(nèi)容理解(用于理解圖像/視頻/音頻等的多模態(tài)大語(yǔ)言模型)方面進(jìn)行前沿研究,確保研究成果發(fā)表在有影響力的會(huì)議和期刊上。

  • 在專家導(dǎo)師的指導(dǎo)下,識(shí)別并解決多模態(tài)內(nèi)容生成/理解中的復(fù)雜問(wèn)題。

  • 開(kāi)發(fā)算法、洞察或數(shù)據(jù)集,解決高級(jí)研究目標(biāo)的關(guān)鍵方面。

  • 利用并貢獻(xiàn)于多模態(tài)內(nèi)容生成/理解的尖端工具和方法,并將這些進(jìn)展應(yīng)用于產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

理想經(jīng)驗(yàn)

  • 能全職實(shí)習(xí)至少6個(gè)月。

  • 計(jì)算機(jī)科學(xué)或相關(guān) STEM 學(xué)科的在籍博士生,專注于圖像/視頻/音頻生成(擴(kuò)散模型等)或內(nèi)容理解(LLM,多模態(tài)大語(yǔ)言模型等)。

  • 在頂級(jí)會(huì)議或期刊(如 NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ICML 或同等)上有研究發(fā)表,表現(xiàn)出卓越的研究能力。

  • 具備生成模型的扎實(shí)理解,或圖像生成專業(yè)知識(shí)的申請(qǐng)者將優(yōu)先被考慮。

  • 具有(多模態(tài))大語(yǔ)言模型的扎實(shí)知識(shí),具備大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

  • 在深度學(xué)習(xí)框架(如 PyTorch 和 TensorFlow)中表現(xiàn)出熟練的編碼技能。

申請(qǐng)方式

請(qǐng)將最新履歷表和Cover Letter發(fā)送至 michelle@kunlun-inc.com。我們致力于促進(jìn)多樣性,歡迎所有背景的候選人申請(qǐng)。加入天工 2050 研究實(shí)驗(yàn)室,共同塑造 AGI 的未來(lái)。