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实习多模态算法实习生-番茄小说
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先
- 对AIGC技术与内容创作充满极致热情，具备强烈的自驱力、出色的分析与解决问题能力
- 具备剧本生成、多模态理解与生成、Agent相关技术背景和项目/论文经验者优先
- 良好的沟通协作能力，能与团队高效探索新技术，具备出色的心理素质与应变能力，敢于迎接挑战。
岗位描述
Bytelntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：番茄小说是抖音在 2019 年推出的免费阅读产品，致力于为读者提供优质的阅读体验。番茄小说拥有海量正版小说，涵盖言情、都市、玄幻、悬疑等主流网文类型，以及大量热剧原著和经典出版物，支持用户看书、听书。
- 1、打造业界领先的AIGC创作工具：你将参与构建先进的AIGC创作全链路，赋能海量UGC/PGC创作者高效生成剧集（短剧、动漫等）内容，并探索多分支、互动式内容创作的新可能，让你的技术成果被亿万用户看见和使用；
- 2、构建端到端的智能创作Agent：运用LLM/VLM大模型能力，构建从剧本到视频的智能创作Agent，攻克剧本生成、分镜设计、素材理解与智能剪辑等关键节点，并探索多Agent协作模式，打造全新的自动化内容生产流程；
- 3、跨模态内容生成，探索如何将现有的IP内容在不同体裁之间进行转换和生成，实现小说、动漫、短剧等内容的AI生成和辅助创作；
- 4、聚焦剧集生成场景，研究并应用图像/视频生成与可控编辑技术，重点解决长视频下角色、场景、风格的一致性、连续性这一核心难题。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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