【星火X计划-实习】面向复杂场景的全双工多模态交互系统研发(J14611)

优缺点分析

角色解读

• 从多模态大模型算法研究员成长为端侧部署与系统架构专家，掌握从算法设计到工业级落地的全栈能力
• 在智能座舱、机器人等前沿硬件领域积累深厚经验，未来可向AI技术总监或首席科学家方向发展
• 研发面向智能座舱、机器人等复杂场景的全双工多模态交互系统，解决高噪环境下的误触发和自然打断难题
• 攻克多模态流式数据融合与极低时延的冲突，实现毫秒级响应的流式推理与决策
• 优化端侧受限算力下的多模态大模型部署，进行模型裁剪、量化压缩及异构算力调度
• 扎实的深度学习与大模型理论基础，精通线性/稀疏注意力机制及大模型预训练、微调、推理全链路技术
• 熟练使用PyTorch、Megatron等框架，掌握大模型分布式训练、显存优化与算力调度等工程落地技术
• 具备优秀的数理推导与算法建模能力，能独立完成超长序列建模与注意力机制创新

申请策略

• 提前了解科大讯飞星火大模型的最新进展及在智能座舱、机器人领域的落地案例，面试时展现对公司业务的深刻理解
• 重点突出在多模态大模型、长序列建模或注意力机制方面的研究成果，特别是ICLR、NeurIPS等顶会论文
• 详细列出使用PyTorch、Megatron等框架进行大模型分布式训练、显存优化的具体项目经验与性能提升指标
• 展示在端侧部署、模型量化压缩或低时延推理方面的工程实践经历，证明具备算法落地能力
• 深入学习多模态大模型的前沿架构（如视觉-语言-音频融合），了解端侧芯片的算力特性与部署优化方案
• 复习并实践大模型分布式训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed），掌握显存优化与并行调度策略

面试指南

• STAR法则：针对技术挑战，清晰描述背景（Situation）、任务（Task）、采取的具体算法/工程行动（Action）以及最终的性能指标提升（Result）
• 第一性原理：从问题的数学本质或物理限制出发，推导算法设计的合理性，再结合工程手段（如算子融合、量化）进行优化
• 在端到端多模态流式数据融合中，如何平衡特征深度融合与极低延迟（如500ms以内）的冲突？
• 在无唤醒词的连续双工状态下，如何结合视觉和声学信息精准判定‘人-人’与‘人-机’的意图边界？
• 针对端侧受限算力，你有哪些多模态大模型裁剪、量化压缩或异构算力调度的实际经验或思路？
• 请分享一次你独立挖掘核心技术瓶颈并设计原创算法方案，最终在大规模集群上验证成功的经历
• 复习多模态大模型、注意力机制优化、大模型分布式训练的核心论文，准备好对自己过往研究工作的深度技术复盘
• 了解智能座舱和机器人交互的实际业务痛点，思考如何将学术界的SOTA算法转化为工业界可落地的工程方案