多模态生成算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转为正式研究员，深入多模态生成领域的前沿研究
• 积累3D视觉与视频生成技术，未来可从事AIGC、元宇宙等热门方向
• 优秀者可获得推荐至顶级会议或大厂核心团队的机会
• 负责研发可控3D视频生成与编辑技术，包括算法设计、模型训练与数据制备
• 探索基于文本的高保真长视频生成方法，解决现有技术的局限性（如一致性、物理规律等）
• 优化视频生成模型的控制与编辑流程，提升生产效率与生成质量
• 与团队成员协作，参与论文撰写或技术分享
• 扎实的计算机视觉、机器学习和深度学习理论基础
• 熟悉扩散模型、多模态模型、自回归模型等主流生成模型
• 具备良好的编程能力（如Python、PyTorch等），能快速实现算法
• 有相关研究经验或项目经历，如发表过论文或参与过竞赛

申请策略

• 关注昆仑万维的AI业务方向，面试时展现对多模态生成技术的热情
• 准备好与岗位相关的算法推导或代码细节，如Transformer注意力机制等
• 突出计算机视觉、深度学习相关项目或论文，尤其是图像/视频生成方向
• 详细描述你熟悉的生成模型（如扩散模型、GAN等）及其实现细节
• 展示编程能力和团队协作经验，如GitHub开源贡献或竞赛获奖
• 提前复习扩散模型原理（如DDPM、Score-based models）和多模态模型（如CLIP）
• 动手实现一个简单的视频生成或编辑demo，加深对流程的理解

面试指南

• 先阐述基本原理，再结合岗位方向（视频生成）说明应用或改进
• 遇到开放性问题时，提供2-3种可能方案并比较优劣
• 结合自身项目经历，具体说明解决某个问题的思路和实验过程
• 请简述扩散模型的训练和采样过程
• 如何解决视频生成中的时间一致性问题？
• 你了解哪些3D表示方法（如NeRF、3DGS）？它们在视频生成中的应用？
• 描述一个你参与过的计算机视觉项目，遇到了哪些挑战？
• 如何优化视频生成模型的计算效率？