研究型实习生-多模态大模型的世界感知能力提升

岗位描述
近年来，随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，多模态大模型（Multi-modal Large Models）取得了显著的进展。这些模型能够通过处理多种数据类型（如文本、图像、视频、音频等）来完成复杂的任务，与传统单一模态模型相比，展现出更强的理解与推理能力。尤其是在语言、视觉和音频等领域，多模态大模型为诸多实际问题提供了创新的解决方案，并越来越广泛地应用在产业和科研领域，显著提高了自动化和智能化的水平。
本项目将着眼于以下几个层面技术，以推进多模态大模型对于世界的感知和交互：
1.动态视内容的理解：提升多模态大模型可以实现对视频内容的自动理解与分析能力。
2.提升模型对于图像中人类知识的理解的识别水平。
3.多模态大模型推理与理解能力的持续提升。

岗位要求
候选人应为：
1.计算机及相关专业的博士或硕士研究生，且对多模态大模型有充分的兴趣；
2.最好有大模型，多模态学习、计算机视觉研究和开发经验，了解或熟悉vLLM、PyTorch、Ray等LLM推理相关系统；
3.需要产出论文和专利等高水平的学术成果。