主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "研究型实习生 - 跨模型生成能力融合技术研究",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "Token Foundry",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"responsibilities": "基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型，构建基础推理和训练引擎，探索前沿的 AIGC 技术，具体职责包括：\n1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发，接入先进的图像和视频生成模型，为业界提供领先的推理和训练引擎基建。\n2、基于丰富的开源模型生态，探索 AIGC 技术的全新能力，开展多元化的科研项目，包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等，发表高水平学术论文。\n3、参与魔搭社区的运营活动，为新模型的开源提供技术支持，推动 AI 技术的普及推广。",
"requirements_text": "1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python语言和PyTorch框架，具备复杂系统的设计开发调试能力。\n2、优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n3、熟悉主流扩散模型的原理，包括 Stable Diffusion、FLUX、LoRA、ControlNet、IP-Adapter 等。\n4. 硕士及以上学历。\n加分项\n1、热爱开源技术，在 GitHub 上有具有影响力的代码仓库。\n2、有突出的学术背景和创新研究能力，发表过 CCF-A/B 会议论文。\n3、具备扎实的代码能力，有程序设计竞赛获奖经历。",
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"Python",
"PyTorch",
"团队协作",
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"fulltext": "研究型实习生 - 跨模型生成能力融合技术研究\n研究型实习生 - 跨模型生成能力融合技术研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2032-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型，构建基础推理和训练引擎，探索前沿的 AIGC 技术，具体职责包括：\n1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发，接入先进的图像和视频生成模型，为业界提供领先的推理和训练引擎基建。\n2、基于丰富的开源模型生态，探索 AIGC 技术的全新能力，开展多元化的科研项目，包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等，发表高水平学术论文。\n3、参与魔搭社区的运营活动，为新模型的开源提供技术支持，推动 AI 技术的普及推广。\n\n职位要求\n1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python语言和PyTorch框架，具备复杂系统的设计开发调试能力。\n2、优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n3、熟悉主流扩散模型的原理，包括 Stable Diffusion、FLUX、LoRA、ControlNet、IP-Adapter 等。\n4. 硕士及以上学历。\n加分项\n1、热爱开源技术，在 GitHub 上有具有影响力的代码仓库。\n2、有突出的学术背景和创新研究能力，发表过 CCF-A/B 会议论文。\n3、具备扎实的代码能力，有程序设计竞赛获奖经历。\n\n在招业务\nToken Foundry\n基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型，构建基础推理和训练引擎，探索前沿的 AIGC 技术，具体职责包括：\n1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发，接入先进的图像和视频生成模型，为业界提供领先的推理和训练引擎基建。\n2、基于丰富的开源模型生态，探索 AIGC 技术的全新能力，开展多元化的科研项目，包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等，发表高水平学术论文。\n3、参与魔搭社区的运营活动，为新模型的开源提供技术支持，推动 AI 技术的普及推广。\n1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python语言和PyTorch框架，具备复杂系统的设计开发调试能力。\n2、优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n3、熟悉主流扩散模型的原理，包括 Stable Diffusion、FLUX、LoRA、ControlNet、IP-Adapter 等。\n4. 硕士及以上学历。\n加分项\n1、热爱开源技术，在 GitHub 上有具有影响力的代码仓库。\n2、有突出的学术背景和创新研究能力，发表过 CCF-A/B 会议论文。\n3、具备扎实的代码能力，有程序设计竞赛获奖经历。",
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