美团招聘【大模型北斗实习】多模态大模型架构算法研究
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岗位职责：
多模态理解与生成能力是大模型实现通用人工智能的核心基石之一，涵盖了跨视觉、语言等多种模态的信息处理与创造。本课题致力于探索统一的多模态大模型架构，打通理解与生成之间的壁垒，研究如何在单一模型框架下实现对多模态信息的深度理解与高质量生成，从而构建具备更强泛化能力和创造性的通用人工智能大模型。
研究内容:
1）视觉表征研究：不同规模和训练范式的视觉基座预训练，模型结构探索和选型，开发更适合于多模态大模型的视觉基座。
2）理解生成统一：面向不同的多模态架构和训练范式，从视觉基座的角度深入探索视觉连续表征和离散表征的联系和区别，探索更具通用性的多模态特征。
3）视频多模态能力提升：探索短视频、长视频、视频流等不同形态的视频多模态方案，探究图像、视频统一的多模态解决方案。
4）高效和轻量化模型构建：探索适合轻量化多模态任务的模型架构，通过参数共享、模块化设计等手段，在不显著降低性能的前提下减少模型参数量和计算复杂度。
任职要求：
1）在CV、NLP、多模态等相关领域有其中一个或多个方向有深入的研究经历。
2）熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3）熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。
加分项：
1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。
2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）。
多模态理解与生成能力是大模型实现通用人工智能的核心基石之一，涵盖了跨视觉、语言等多种模态的信息处理与创造。本课题致力于探索统一的多模态大模型架构，打通理解与生成之间的壁垒，研究如何在单一模型框架下实现对多模态信息的深度理解与高质量生成，从而构建具备更强泛化能力和创造性的通用人工智能大模型。
研究内容:
1）视觉表征研究：不同规模和训练范式的视觉基座预训练，模型结构探索和选型，开发更适合于多模态大模型的视觉基座。
2）理解生成统一：面向不同的多模态架构和训练范式，从视觉基座的角度深入探索视觉连续表征和离散表征的联系和区别，探索更具通用性的多模态特征。
3）视频多模态能力提升：探索短视频、长视频、视频流等不同形态的视频多模态方案，探究图像、视频统一的多模态解决方案。
4）高效和轻量化模型构建：探索适合轻量化多模态任务的模型架构，通过参数共享、模块化设计等手段，在不显著降低性能的前提下减少模型参数量和计算复杂度。
任职要求：
1）在CV、NLP、多模态等相关领域有其中一个或多个方向有深入的研究经历。
2）熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3）熟练使用Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。
加分项：
1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。
2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,CVPR,ICCV,ECCV等）。
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