内容服务-下一代大模型内容理解技术

课题背景： 随着AIGC内容的快速增长和推荐系统形态的持续演进，平台内容正从以结构化文本为主，逐步转向文本、图像、视频、音频等多模态内容并存的生态。传统推荐系统在理解复杂内容语义和生成内容特征方面面临新的挑战。基于大模型的多模态统一表征与深度语义理解技术，正在成为提升内容理解能力与推荐效果的重要方向。本课题聚焦多模态语义建模与AIGC内容理解，探索构建统一的跨模态表征与理解框架，提升推荐系统对复杂内容的理解与分发能力。 课题挑战： 在多模态内容与AIGC规模化增长的背景下，推荐系统面临多方面 技术挑战： 首先，不同模态数据在语义空间中存在显著差异，如何实现文本、图像、视频、音频等多源数据的跨模态对齐与统一表征，是多模态理解的核心难题；其次，AIGC内容在语义表达、结构形式与质量稳定性方面具有更高的不确定性，系统需要具备更强的语义理解与判别能力，以识别内容质量、语义一致性及生成来源；此外，大模型在多模态任务中的训练成本与推理效率也对实际业务落地提出挑战，需要在模型效果、效率与规模化部署之间取得平衡。 具体工作： 参与多模态表征与语义理解相关研究工作，包括多模态特征建模、跨模态对齐方法探索及AIGC内容理解实验；参与构建实验数据与评测体系，验证相关算法在推荐场景中的效果，并协助推进模型能力在真实业务场景中的应用。

1. 01

   具备较强的学习能力、清晰的逻辑思维能力和出色的沟通能力，有强烈的好奇心；

2. 02

   熟悉现有强化学习理论与框架，有探索新理论与新方法的热情；

3. 03

   具有扎实的计算机视觉和机器学习算法基础，有LLM、多模态LLM方向顶级论文者优先。