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多模態(tài)內(nèi)容生成研究實習生

實習崗位

概述

2050研究院誠邀熱情且具有前瞻性的小伙伴加入我們位于新加坡的天工2050研究實驗室。作為研發(fā)團隊的新成員,這是一個將理論付諸實踐、同頂尖研究人員學習并為研發(fā)突破性技術的絕佳機會。

主要職責

  • 在多模態(tài)內(nèi)容生成(用于生成圖像/音頻/視頻等的擴散模型)和內(nèi)容理解(用于理解圖像/視頻/音頻等的多模態(tài)大語言模型)方面進行前沿研究,確保研究成果發(fā)表在有影響力的會議和期刊上。

  • 在專家導師的指導下,識別并解決多模態(tài)內(nèi)容生成/理解中的復雜問題。

  • 開發(fā)算法、洞察或數(shù)據(jù)集,解決高級研究目標的關鍵方面。

  • 利用并貢獻于多模態(tài)內(nèi)容生成/理解的尖端工具和方法,并將這些進展應用于產(chǎn)品開發(fā)。

理想經(jīng)驗

  • 能全職實習至少6個月。

  • 計算機科學或相關 STEM 學科的在籍博士生,專注于圖像/視頻/音頻生成(擴散模型等)或內(nèi)容理解(LLM,多模態(tài)大語言模型等)。

  • 在頂級會議或期刊(如 NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ICML 或同等)上有研究發(fā)表,表現(xiàn)出卓越的研究能力。

  • 具備生成模型的扎實理解,或圖像生成專業(yè)知識的申請者將優(yōu)先被考慮。

  • 具有(多模態(tài))大語言模型的扎實知識,具備大語言模型預訓練經(jīng)驗者優(yōu)先。

  • 在深度學習框架(如 PyTorch 和 TensorFlow)中表現(xiàn)出熟練的編碼技能。

申請方式

請將最新履歷表和Cover Letter發(fā)送至 michelle@kunlun-inc.com。我們致力于促進多樣性,歡迎所有背景的候選人申請。加入天工 2050 研究實驗室,共同塑造 AGI 的未來。

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