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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "【大模型北斗实习】基于多模序列建模提升原生多模态大模型智能水平",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市 / 香港特别行政区 / 上海市",
"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_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "原生多模旨在统一理解与生成，从而用同一套范式处理文本、视觉、语音等各个模态的数据，从而更加自然地进行模态融合，以及通过scaling友好的训练范式，解锁模型智能的新维度。本课题研究内容包括：\n1）Pre-train：借助更好的tokenizer架构 / 数据表达 / loss设计，发挥原生多模态能够不依赖文本标注，直接学习无监督多模数据的优势，进一步提升模型能力。例如基于大规模的视频/语音数据自监督训练，对物理世界建模。\n2）Post-train：通过SFT / RL等手段，借助多模token推理解锁模型新的智能维度，提升模型解决Robot/Gaming等物理世界问题的能力。",
"requirements_text": "1）熟悉NLP、LLM、MLLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n3）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"大语言模型"
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"fulltext": "【大模型北斗实习】基于多模序列建模提升原生多模态大模型智能水平\n【大模型北斗实习】基于多模序列建模提升原生多模态大模型智能水平\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 香港特别行政区 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法,硬件,软件\n更新时间：2025-05-23\n\n岗位职责\n原生多模旨在统一理解与生成，从而用同一套范式处理文本、视觉、语音等各个模态的数据，从而更加自然地进行模态融合，以及通过scaling友好的训练范式，解锁模型智能的新维度。本课题研究内容包括：\n1）Pre-train：借助更好的tokenizer架构 / 数据表达 / loss设计，发挥原生多模态能够不依赖文本标注，直接学习无监督多模数据的优势，进一步提升模型能力。例如基于大规模的视频/语音数据自监督训练，对物理世界建模。\n2）Post-train：通过SFT / RL等手段，借助多模token推理解锁模型新的智能维度，提升模型解决Robot/Gaming等物理世界问题的能力。\n\n岗位基本要求\n1）熟悉NLP、LLM、MLLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n3）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。\n原生多模旨在统一理解与生成，从而用同一套范式处理文本、视觉、语音等各个模态的数据，从而更加自然地进行模态融合，以及通过scaling友好的训练范式，解锁模型智能的新维度。本课题研究内容包括：\n1）Pre-train：借助更好的tokenizer架构 / 数据表达 / loss设计，发挥原生多模态能够不依赖文本标注，直接学习无监督多模数据的优势，进一步提升模型能力。例如基于大规模的视频/语音数据自监督训练，对物理世界建模。\n2）Post-train：通过SFT / RL等手段，借助多模token推理解锁模型新的智能维度，提升模型解决Robot/Gaming等物理世界问题的能力。\n1）熟悉NLP、LLM、MLLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验。\n2）熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境。\n3）熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。\n加分项：\n1）有影响力的开源项目中做出过核心贡献。\n2）发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。",
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