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【星火X计划】超长上下文大模型结构建模技术研究(J13911)
【星火X计划】超长上下文大模型结构建模技术研究(J13911)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Kv缓存
Megatron-Lm
Pytorch
大模型预训练
注意力机制
稀疏注意力
线性注意力
超长上下文
AI 估算 · 25k–50k
顶尖AI研究岗，硕博学历，合肥和北京薪资有差异，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于科大讯飞星火X顶尖AI人才计划，聚焦千万级超长上下文大模型的注意力机制创新研究
你将参与设计线性-稀疏混合自适应建模架构、次线性KV缓存优化及超长序列外推算法，解决大模型处理超长文本时的算力与性能瓶颈
适合对NLP前沿研究有热情、具备扎实深度学习和编程基础的硕博同学
最低要求
毕业时间在28届及以后，硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、电子信息、数学、自动化、高性能计算等相关专业，其他专业但具备突出研究和动手能力者同样欢迎
具备扎实的机器学习、深度学习及大模型基础，熟悉 Transformer 架构、各类注意力机制核心原理与技术优劣，掌握大模型预训练、微调、推理全链路技术体系，了解大规模模型训练的各类并行调度优化方案
具备基座大模型预训练及相关前沿研究经验者优先
熟练掌握 Python，具备良好的 C/C++ 编程能力，熟悉 PyTorch 框架
具有 Megatron-LM、TorchTitan等大模型训练框架使用或二次开发经验者优先
具备良好的科研建模、理论分析、算法设计和实验验证能力，能够搭建预训练实验基线，跟踪并复现业界前沿方案，分析关键瓶颈并提出具有创新性的解决思路
在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议或相关高水平期刊发表过大模型预训练、稀疏模型、深度学习优化等方向论文者优先
具备良好的跨团队协作能力，可协同模型训练、推理加速、业务落地团队推进技术迭代，抗压能力强，能够适配工业级前沿算法研发节奏
工作职责
岗位职责：【课题介绍】
本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系
当前线性注意力路线可实现严格线性算力复杂度、彻底规避传统Transformer平方复杂度瓶颈，但存在时序位置建模精度不足、超长序列位置外推偏移、局部语义捕捉能力弱的问题
稀疏注意力路线通过自适应稀疏采样大幅降低计算开销，保留精准时序建模能力，但存在采样复杂度不稳定、极长序列缓存冗余、外推泛化上限低的缺陷
课题针对上述两类方案的痛点，突破单一注意力机制的技术局限，设计线性-稀疏混合自适应建模架构：在保障全局运算严格线性复杂度的前提下，强化局部时序精细建模与超长距离依赖捕捉
构建轻量化时序位置编码与自适应校正机制，解决千万级上下文的位置偏移与外推失效问题
设计层级化次线性KV缓存淘汰与压缩策略，彻底解决超长序列推理缓存爆炸问题
最终形成适配10M+超长上下文的统一建模方案，实现算力开销、建模精度、外推能力、推理显存占用的多维最优平衡，搭建超长上下文模型评测体系，支撑千万级长文本大模型的高效训练与部署
【课题挑战】
线性注意力全局低复杂度与稀疏注意力局部高精度的冲突适配问题，千万级序列场景下，设计动态门控融合机制，兼顾全局线性运算效率与局部关键时序信息精准建模，规避单一机制的精度缺陷与算力抖动问题
千万超长上下文时序位置退化、长距离位置偏移、域外序列外推失效难题，现有位置编码在极长序列下泛化能力骤降，需要设计适配线性/稀疏混合架构的位置敏感建模与自适应外推校正算法，保障跨量级上下文外推稳定性
超长序列推理KV缓存海量冗余问题，传统缓存机制随上下文长度线性膨胀，无法适配千万级序列推理，需要研究细粒度、自适应的次线性KV缓存淘汰、量化与复用策略，在无损建模精度的前提下，将缓存开销降至次线性级别
线性-稀疏混合架构的预训练适配难题，两类注意力机制的预训练范式、梯度传播特性存在差异，需设计差异化预训练调度、权重自适应融合、损失校正策略，解决超长序列预训练收敛慢、精度震荡问题
千万级超长上下文模型的评测体系缺失，现有长序列评测方案仅适配百万级上下文，需搭建覆盖时序建模精度、序列外推能力、算力/显存开销、长文本任务泛化性的全维度自动化评测平台，完成算法方案的有效性、稳定性验证
【课题价值】
技术创新价值：突破线性注意力与稀疏注意力单一架构的技术瓶颈，首创适配千万级超长上下文的混合注意力建模范式，兼顾线性运算复杂度、精准时序建模、强外推能力、次线性缓存开销四大核心指标，填补千万级长序列统一建模技术空白
工程落地价值：彻底解决超长上下文大模型预训练算力爆炸、推理显存占用过高、长文本外推失效三大工业核心痛点，支撑千万级上下文自研大模型的高效预训练、微调与线上部署，大幅降低长序列模型训练与推理成本
业务赋能价值：显著提升大模型超长文档理解、长时序逻辑推理、大规模上下文信息检索、超长代码解析等复杂场景的效果，解决传统模型长文本遗忘、时序错乱、上下文截断的问题，拓展大模型超长场景业务边界
技术壁垒价值：形成完整的超长上下文混合注意力建模算法、次线性缓存优化、时序外推校正技术体系，产出高水平顶会论文、自研长序列建模算法模块与优化工具链，夯实在超长上下文大模型预训练领域的行业技术壁垒与学术影响力
优先资格
具备基座大模型预训练及相关前沿研究经验者优先
具有 Megatron-LM、TorchTitan等大模型训练框架使用或二次开发经验者优先
在 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL 等顶级会议或相关高水平期刊发表过大模型预训练、稀疏模型、深度学习优化等方向论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 研究课题处于大模型前沿，涉及超长上下文这一热点方向，学术价值高
- 科大讯飞提供顶尖人才计划资源，平台大，计算资源充足，有机会接触工业级大模型训练
- 合肥生活成本低，北京有城市优势，可选地点灵活
- 社保福利完善，上市公司稳定性强
- 工业级研发节奏快，抗压能力要求高，可能出现加班情况
- 研究不确定性高，部分方向可能难以快速产出成果
- 这个职位适合对NLP前沿研究充满热情，具备扎实算法功底和工程实现能力，渴望在超长上下文大模型领域做出突破的硕博同学
缺点 / 挑战
- 课题挑战大，需要同时掌握算法研究和高性能工程能力，门槛高
角色解读
- 从算法研究员逐步成长为超长上下文大模型领域的专家，引领技术方向
- 有机会在科大讯飞核心AI团队中晋升为技术负责人或进入顶尖人才计划更高层级
- 通过发表顶会论文和实现工业落地，积累学术与工程双重影响力
- 研究并设计线性-稀疏混合注意力架构，解决千万级超长上下文的建模难题
- 开发次线性KV缓存优化策略，降低超长序列推理的显存占用
- 构建超长上下文评测体系，验证算法在精度、外推能力和算力开销上的表现
- 与模型训练、推理加速团队协作，推动前沿算法落地到自研大模型
- 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉Transformer和各类注意力机制的原理
- 熟练掌握Python和C/C++，精通PyTorch框架，了解Megatron-LM等分布式训练框架
- 具备独立的科研能力，能搭建实验基线、复现前沿论文并分析瓶颈
- 良好的论文写作和跨团队沟通能力，有顶会论文发表经验更佳
申请策略
- 提前了解科大讯飞星火大模型的技术路线和产品，在申请中提出有见地的思考
- 如果身边有在讯飞工作的校友，可以争取内推，提高简历曝光度
- 突出自己在大模型预训练、注意力机制或长序列建模方面的研究项目和成果
- 强调熟练使用PyTorch、Megatron-LM等训练框架，以及实际的大规模分布式训练经验
- 如果有顶会论文，要重点标注，并简述其创新点和影响力
- 展示扎实的数学和算法基础，比如对复杂度分析和优化方法的理解
- 通读最新的线性注意力、稀疏注意力论文，如Mamba、StreamingLLM等，并尝试复现
- 深入学习CUDA编程或并行计算，提升C/C++工程能力，以便在真实框架中优化
面试指南
- 对于原理类问题，从公式、复杂度、实际效果等方面展开，条理清晰
- 对于设计实验类问题，要明确评价指标、基线对比、消融实验，体现科研方法论
- 对于优化问题，结合具体场景，给出多种方案并权衡优劣
- 对于行为或开放问题，展示自己的技术热情和深入思考
- 请详细解释一下线性注意力和稀疏注意力的原理，它们各自的优缺点是什么？
- 你如何设计一个实验来验证混合注意力机制的有效性？
- 面对超长序列时的KV缓存爆炸，你有哪些优化思路？
- 你在大模型训练中使用过哪些并行策略？数据并行、模型并行的区别是什么？
职位点评
76
综合评分
顶尖AI研究岗，前沿技术，成长空间大，但工作强度高，现场办公。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术深度、渴望在AI前沿领域做出突破，且能够接受高强度工作的硕博人才。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活45
使命价值80
薪资福利
75中等
科大讯飞上市大厂，薪资具有竞争力，福利完善，但具体薪资未在JD中提及，且城市不同有差异。合肥薪资高于当地平均，但相比一线大厂可能略低。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
95较高
课题前沿，挑战大，能快速提升研究能力和工程能力，且有顶会论文机会，发展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈注意力机制、Transformer、线性注意力、稀疏注意力、KV缓存、超长上下文、PyTorch、Megatron-LM
业务类型profit_center
工作生活
45较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，地点在合肥或北京，生活便利性一般。课题压力大，可能工作强度高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
课题旨在突破超长上下文大模型技术，有很强的技术价值和产业价值，社会意义积极。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号填补千万级长序列统一建模技术空白、支撑千万级长文本大模型的高效训练与部署
创新程度开拓性创新（行业首创）
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