基于多模态大模型的理解与生成算法研究与应用-阿里星/T-Star

想做多模态，但不想只停留在“发论文/跑demo”？在该团队，你的模型会进入真实业务链路，直接影响用户体验与商家生意。团队面向校招开放两个方向：“多模态搜索”与“多模态生成”，覆盖“生成内容”与“理解/检索商品”的关键能力建设。 相关研究课题组分方向如下： ● 超真实感&优质美学人像内容生成算法与研究：结合专业人工反馈结果提升生成模型的人像真实感和美学 ● 基于强化学习的高保真定制生成：通过强化学习进一步优化模型对于输入图像ID的定制表达和表达能力 ● 强化学习在理解生成一体指令泛化中的应用：结合强化学习迁移大模型中的世界知识，泛化到开集生成任务指令中

1. 01

   计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构。

2. 02

   掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域。

3. 03

   有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先。

4. 04

   对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展。

5. 05

   在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先。

6. 06

   具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。

7. 07

   良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值。

8. 08

   对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。

【加分项】

1. 01

   有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历。

2. 02

   有海量数据处理经验或者大厂实习经验。

3. 03

   在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。