AIGC算法实习生（北京）-4415(J12065)

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为算法工程师，深入AIGC细分领域（如视频生成、多模态）
• 可争取发表顶会论文，建立个人技术影响力
• 未来可晋升为团队技术骨干或转向AI产品/架构方向
• 跟踪AIGC前沿算法（如图像/视频生成、可控编辑），进行论文复现与改进
• 参与模型训练、调优和蒸馏，将研究成果落地到实际业务场景
• 使用开源工具（如SD/SDXL）进行实验，探索新的生成技术
• 扎实的深度学习基础，熟悉diffusion模型原理及图像生成流程
• 能独立阅读英文论文并复现代码，具备实验设计与分析能力
• 熟练使用PyTorch等框架，有LoRA微调或模型部署经验更佳

申请策略

• 关注360AI研究院的GitHub仓库，提前了解团队研究方向
• 在简历中附上个人技术博客或论文笔记，展示研究热情
• 突出与diffusion模型相关的项目或课程作业，附上GitHub链接
• 列出已发表的论文或参与的科研项目，强调创新点和贡献
• 展示代码能力：如复现过哪些开源模型，或参与过相关竞赛
• 系统学习diffusion模型原理，熟悉SD、DALL-E等工具
• 实践LoRA微调、模型蒸馏等技巧，积累实验调参经验
• 阅读近期CVPR/ICCV/ECCV论文，总结可复现的idea

面试指南

• 阐述核心原理时从数学公式推导到实际应用，体现深度理解
• 项目经验按STAR法则描述：背景、任务、行动、结果，突出创新
• 对于不熟悉的问题，坦诚说出自己的理解，并展示思考过程
• 请解释DDPM和DDIM的原理及区别
• 如何用SD生成指定风格的图像？有哪些可控生成方法？
• 你复现过哪些论文？遇到过哪些困难？如何解决？
• LoRA微调的原理是什么？与全参数微调相比有何优缺点？
• 如何评价一个生成模型的好坏？常用的评估指标有哪些？