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校招

视觉生成模型的内生安全对齐与伦理约束机制研究-阿里星/A Star

杭州 · 校招 · 2027 届 · 博士

长期有效

任职要求

  • 1.学历背景:在读博士研究生,计算机科学、人工智能、数学、网络安全或相关专业。
  • 2.技术基础:精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架,熟悉 LLM、Diffusion Model、GAN 等的原理和实践,有大规模模型训练经验者优先。
  • 3.安全知识:对 AI 安全(AI Safety)、对抗机器学习(Adversarial ML)或内容安全有一定理解,不满足于现有的黑盒防御方案。
  • 4.代码能力:具备优秀的工程实现能力,能够独立复现前沿论文算法,并在分布式训练环境中进行调试。
  • 5.沟通能力:具备良好的团队协作能力,能够清晰地向算法工程师、合规专家及产品经理阐述安全方案的技术原理。
  • 加分项
  • 1.学术成果:在 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, CCS, USENIX Security 等顶级会议发表过与生成模型、安全对齐或对抗防御相关的论文。
  • 2.开源贡献:在 HuggingFace, GitHub,魔搭 等平台有过知名开源项目贡献,或参与过安全相关的开源工具开发。
  • 3.跨学科背景:拥有法学、哲学、社会学等辅修背景,或参与过 AI 伦理相关的研究项目。
  • 4.竞赛经历:在 Kaggle、CTF 或 AI 安全挑战赛中获得过优异名次。
  • 5.实习经验:有大型云厂商、AI 实验室或安全厂商的实习经历。

岗位描述

  • 1.内生安全机制研究:研究视觉生成模型的训练过程,如何将内容安全、版权合规及伦理约束转化为可微分的损失函数或架构约束,实现安全能力的“内生化”;
  • 2.价值观对齐探索:探索基于人类反馈的强化学习(RLHF)或直接偏好优化(DPO)在视觉领域的应用,确保模型生成内容符合普世价值观及特定区域的法律法规要求;
  • 3.对抗鲁棒性建设:构建自动化红队测试(Red Teaming)流程,结合视觉生成模型的特点,针对各类攻击进行压力测试,并设计防御机制以提升模型的鲁棒性;
  • 4.安全与效用平衡:在保障安全底线的前提下,优化模型生成质量,探索安全约束与创作自由度之间的最优解。
  • 1.学历背景:在读博士研究生,计算机科学、人工智能、数学、网络安全或相关专业。
  • 2.技术基础:精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架,熟悉 LLM、Diffusion Model、GAN 等的原理和实践,有大规模模型训练经验者优先。
  • 3.安全知识:对 AI 安全(AI Safety)、对抗机器学习(Adversarial ML)或内容安全有一定理解,不满足于现有的黑盒防御方案。
  • 4.代码能力:具备优秀的工程实现能力,能够独立复现前沿论文算法,并在分布式训练环境中进行调试。
  • 5.沟通能力:具备良好的团队协作能力,能够清晰地向算法工程师、合规专家及产品经理阐述安全方案的技术原理。

加分项

  • 1.学术成果:在 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, CCS, USENIX Security 等顶级会议发表过与生成模型、安全对齐或对抗防御相关的论文。
  • 2.开源贡献:在 HuggingFace, GitHub,魔搭 等平台有过知名开源项目贡献,或参与过安全相关的开源工具开发。
  • 3.跨学科背景:拥有法学、哲学、社会学等辅修背景,或参与过 AI 伦理相关的研究项目。
  • 4.竞赛经历:在 Kaggle、CTF 或 AI 安全挑战赛中获得过优异名次。
  • 5.实习经验:有大型云厂商、AI 实验室或安全厂商的实习经历。

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