【星火X计划】原生多模态通用大模型算法研究(J14522)

优缺点分析

角色解读

• 可深耕多模态算法研究，成为该领域的资深专家或首席科学家
• 可向技术管理方向发展，领导大型AI研发团队
• 积累的前沿算法与工程经验，也为进入其他顶级AI研究机构或创业提供了坚实基础
• 深入研究原生多模态大模型的核心技术，包括创新模型架构设计、多模态数据治理与质量提升
• 攻克多模态预训练中的模态失衡、训练效率及对齐等关键技术难题
• 开发并优化多模态模型的深度理解、推理能力，并致力于抑制多模态幻觉
• 构建自动化的多模态能力评测体系，形成数据、模型、算法迭代的闭环，推动技术产品化
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，深入理解 Transformer、ViT 等主流架构
• 熟练使用 Python、PyTorch，并熟悉 DeepSpeed、Megatron-LM 等大模型训练框架
• 掌握多模态模型的关键技术，如视觉编码器、模态对齐、指令微调、强化学习等
• 具备优秀的科研能力和工程实现能力，能进行高水平的论文写作与代码开发

申请策略

• 仔细研读岗位描述中的5大课题挑战，思考可能的解决思路，这可能是面试重点
• 了解科大讯飞在多模态大模型（如星火大模型）方面的已有工作和产品应用
• 准备一份清晰、有深度的研究陈述（Research Statement）或项目介绍，便于面试沟通
• 重点展示与多模态、大模型相关的科研项目或实习经历，突出个人贡献和成果
• 强调在 PyTorch、DeepSpeed 等框架上的实践经验，以及解决复杂问题的代码能力
• 列出已发表的顶级会议/期刊论文（如有），清晰描述研究思路与创新点
• 体现良好的团队协作和沟通能力，举例说明参与的合作项目
• 深入研读多模态大模型的经典论文（如CLIP, Flamingo, LLaVA等），理解其架构与训练流程

面试指南

• 对于技术原理问题，采用“定义/现象 → 核心难点 → 现有方法 → 我的思考/改进方向”的逻辑进行阐述
• 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出个人思考和解决问题的能力
• 对于开放设计问题，先明确目标和约束，再提出一个分层次、模块化的解决思路，并说明理由
• 请介绍你理解的原生多模态大模型与传统‘视觉编码器+语言模型’架构的主要区别与优势
• 针对多模态预训练中不同任务数据规模、损失量级差异大的问题，你认为有哪些潜在的解决方案？
• 请描述一个你参与过的多模态相关项目或研究，你在其中具体负责什么，遇到了什么挑战，如何解决的？
• 你如何理解‘多模态幻觉’？有哪些可能的技术手段来抑制它？
• 如果你需要从零开始构建一个多模态数据评测体系，你会考虑哪些方面？