端侧大模型算法研究员-移动OS

关于这个机会

1、多意图与任务处理： 1） 精准理解用户输入中的多意图，推导意图间关系，设计鲁棒的任务推理方法； 2）设计高效的任务编排系统，支持多任务并行执行，并能根据复杂场景需求动态调整任务执行顺序； 3）针对复杂任务链条，构建动态规划与优化机制，实现高效任务分配与执行，确保多场景切换时规划合理稳定； 2、个性化记忆建模与搜索： 1）应对行为数据稀疏性，基于长期行为设计有效特征提取与建模方法，构建个性化的记忆模型，提升用户交互的精准度与体验； 2）提升记忆模型鲁棒性和泛化能力，设计轻量化模型兼顾端侧与云端部署； 3）在端侧设备实现低延迟全局搜索，优化计算资源提升搜索效率； 3、扩散模型优化与部署： 1）如何在保持生成质量的前提下，精简Stable Diffusion等扩散模型以适应端侧设备； 2）设计轻量化的网络架构和高效的采样策略，提升模型的运行速度与效率； 3）针对不同应用场景优化模型生成能力，提升对复杂背景、动态内容的适应性； 4、GUI自动化操作： 1）实现通用化GUI自动化操作，支持多种设备界面； 2）优化自动化操作的效率与准确性，减少用户干预需求。

任职要求

1、计算机、人工智能、计算机视觉、数据科学相关专业博士学位优先； 2、扎实的机器学习、NLP/CV/序列建模等基础，具备多模态数据处理等研究背景； 3、熟悉Transformer、Diffusion、GAN、CNN/RNN等模型基础结构； 4、在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV等会议上发表论文者优先； 5、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python； 6、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力。

内推申请说明

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