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校招混元多模态-多模态交互大模型的Model Merge
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。
- 技能要求：精通 PyTorch 框架与 Python 编程；深度掌握 Transformer 架构及主流 MLLM（如 LLaVA, Qwen-Audio, Qwen-Omni） 原理；熟悉 PPO、GRPO 等强化学习算法及 DeepSpeed/Megatron 分布式训练工具；有 CoT 推理或 RLHF 实战经验者尤佳。
- 软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
背景：大规模语言模型的训练成本极高，工业界与学术界普遍存在针对不同任务/场景独立微调的范式：情感语音、多语言ASR、对话风格、指令跟随等能力往往分散在多个独立checkpoint中。如何将这些能力无损融合到单一模型，是多模态交互大模型落地的关键瓶颈。
核心挑战：
在无训练或者依赖轻量训练的模型参数合并要实现模型合并能力不drop甚至实现1+1>2的模型合并结果目前仍然具有很大挑战。
具体工作：
评测现有的Model Merging算法在Speech LM场景下的表现。
针对多模态交互，提出一种模型参数合并策略实现多个ckpt高效合并。产出一个可插拔的Model Merge工具箱，验证在无训练或者轻量训练的设定下实现模型参数merge.
【任职要求】
学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。
技能要求：精通 PyTorch 框架与 Python 编程；深度掌握 Transformer 架构及主流 MLLM（如 LLaVA, Qwen-Audio, Qwen-Omni） 原理；熟悉 PPO、GRPO 等强化学习算法及 DeepSpeed/Megatron 分布式训练工具；有 CoT 推理或 RLHF 实战经验者尤佳。
软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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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）
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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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