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混元视频感知与理解算法研究员(北京/上海)(深圳)
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主导视频能力建设
- 负责多模态大语言模型(VLM)的视频感知与理解能力研发,围绕视频数据、训练方法与评测体系开展系统性建设,持续提升模型对动态视觉世界的理解能力与能力上限;
攻坚视频基础理解
- 聚焦视频中的时序、运动、事件、行为及空间关系等核心能力,提升模型对复杂动态场景、细粒度视觉信息及长程上下文的感知和理解能力;
提升复杂视频推理
- 探索面向视频场景的多步推理、时空推理、因果推理及组合推理能力,研究视频信息与大语言模型推理能力的深度融合,提升模型解决复杂视频任务的泛化能力;
建设视频评测与数据飞轮
- 建立系统化的视频能力评测体系,持续分析模型能力边界与核心 Badcase,形成“评测—数据—训练—验证”的研发闭环,驱动模型能力持续迭代;
推进视频全流程研发
- 负责视频方向的 预训练、中训练、后训练的数据生产,开展SFT、强化学习等后训练算法研发,建设高质量视频训练数据及自动化数据生产流程,探索更高效的视频能力学习与对齐方法。 Requirements
- 计算机视觉、人工智能、机器学习等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;
- 在视频理解、多模态大模型、视觉语言模型或相关方向具有研究或研发经验;
- 熟悉 Transformer、LLM、VLM 等模型架构,对多模态模型训练及后训练方法有较深入理解;
- 具备较强的算法研究、实验分析与工程实现能力,能够独立推动研究问题从定义到落地;
- 对多模态基础模型及视频智能方向有强烈兴趣,具备持续探索前沿问题的研究热情。
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