生态算法实习生（大模型）-【商业化】

1、大模型理解方向：探索多模态大模型在视频、图像、文本内容的理解能力，构建场景化模型，提升风险识别准召率； 研究视频/图像拒绝理由的可解释性归因方法，推动人机协同审核应用落地； 构建大模型在风险防控、开户业务等场景的垂类内容理解能力，优化模型对抗性及迭代效率； 开发视频、图文向量化表征技术，提升跨模态检索能力（如视频索引、图文相似性检索）；

2、大模型生成方向：研究多模态大模型（图像/视频）生成与修复技术，探索可控内容生成方法，提升风险素材过审率； 构建大模型训练、推理、评测的标准化流程，推动平台化能力建设与自动化迭代；

3、大模型推理部署方向：优化大模型推理框架（低延迟、高吞吐），研究量化、剪枝、动态调度等加速技术； 推动多模态大模型在工业级场景的轻量化部署落地。

*根据研究方向选择以上至少一个领域深入参与。