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": "【基座大模型北斗实习】原生多模态大模型研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
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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_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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"responsibilities": "简介：原生多模态旨在以统一的范式处理文本、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。\n\n研究课题包括但不限于：\n1、探索early fusion阶段，引入图文交错/audio等多模态序列数据自监督预训练带来的scaling价值。\n2、原生全模态预训练的training dynamic探究，模态之间的关系建模。\n3、通过SFT / RL等手段，借助多模态token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": "岗位要求：\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\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": "【基座大模型北斗实习】原生多模态大模型研究\n【基座大模型北斗实习】原生多模态大模型研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-04-03\n\n岗位职责\n简介：原生多模态旨在以统一的范式处理文本、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。\n\n研究课题包括但不限于：\n1、探索early fusion阶段，引入图文交错/audio等多模态序列数据自监督预训练带来的scaling价值。\n2、原生全模态预训练的training dynamic探究，模态之间的关系建模。\n3、通过SFT / RL等手段，借助多模态token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\n岗位要求：\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\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简介：原生多模态旨在以统一的范式处理文本、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。\n\n研究课题包括但不限于：\n1、探索early fusion阶段，引入图文交错/audio等多模态序列数据自监督预训练带来的scaling价值。\n2、原生全模态预训练的training dynamic探究，模态之间的关系建模。\n3、通过SFT / RL等手段，借助多模态token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岗位要求：\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\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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