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参与科学多模态大模型的研发,包括但不限于预训练、后训练和评测体系构建; 参与大模型训练与知识图谱、检索增强生成(RAG)、多模态学习、强化学习(Reinforcement Learning)等技术的创新融合; 参与构建高质量的大模型数据集,包括但不限于文本、图片、视频、多组学、时空间序列等数据; 参与大模型技术在科学场景的落地应用。
人工智能或计算生物相关专业,2027 届应届毕业,博士及以上学历(优秀硕士亦可),具备扎实的编程与算法基础,科研能力优秀; 熟悉人工智能领域的相关研究工作和算法,具有多模态大模型相关科研经验,具备大模型优化能力优先; 具备优秀的分析和解决问题能力,良好的团队合作精神及沟通意识。
加分项 在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL 等顶级会议有论文发表(一作优先); 有大模型预训练、后训练或微调相关研究经历,熟悉 PyTorch 等深度学习框架; 有 ACM、Kaggle 等知名竞赛奖项,或有高质量开源项目贡献。



