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【基座大模型北斗实习】多模态大模型技术研究
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简介
参与多模态大模型方向的前沿研究,可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进:
- 多模态预训练与后训练技术创新,提升模型在 OCR、文档图表解析、Visual Grounding、细粒度感知、视觉问答等核心任务上的能力上限。
- 多模态强化学习方案设计,实现视觉感知与多模态理解场景下的高性能可信输出与幻觉抑制。
- 视觉推理能力增强研究(Visual CoT、PRM 等),提升模型在复杂视觉任务上的推理深度。
- 工具调用与 Agent 能力构建,探索多模态模型在规划决策场景中的综合表现。
- 长上下文视觉理解与 GUI 能力研究,提升模型在长程复杂任务上的综合能力。
- 其他你坚信路线正确的多模态大模型前沿方向。 1、具备视觉多模态大模型的预训练或后训练研究经历; 2、熟悉PyTorch,有充分的动手实践经验。
加分项
1、社区影响力:在多模态大模型领域有影响力的开源项目中做出过核心贡献; 2、学术影响力:发表过高水平论文(如ICLR、CVPR、ICCV等),有相关竞赛经历并取得名次。
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