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核心方向(可根据个人兴趣选择) 1、世界模型,NVS,3DGS 2、多模态大模型预训练 3、多模态大模型后训练 / 强化学习 -SFT / DPO / RPO / RLHF 在多模态场景下的算法创新 -细粒度分布式奖励建模、视觉奖励模型蒸馏 4、图像 / 视频生成与理解 -自回归范式下的图像/视频生成 -生成式视觉任务在真实业务端的落地
1、计算机科学、电子工程、数学、自动化等相关专业硕士或博士在读;可保证每周至少 4 天到岗,实习期不少于 4 个月; 2、深度学习功底扎实,熟悉 Transformer 架构、对比学习范式,以及自回归或扩散式生成模型的核心原理。 3、能快速阅读最新顶会/顶刊论文、复现关键实验,并完成严谨的实验设计与结果分析。 4、实习表现优异者有机会获得校招转正机会。
加分项 1、在 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、ECCV 等顶会有已发表或在投论文。 2、参与或维护过知名开源项目(如 Hugging Face、OpenMMLab、Diffusers、Lightning 等)。



