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实习【LongCat实习】原生多模态大模型研究
北京/上海 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- 【必要项】
- 1.熟悉NLP、LLM、MLLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验；
- 2.熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；
- 3.熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。
- 【加分项】
- 1.有影响力的开源项目中做出过核心贡献；
- 2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。
岗位描述
【岗位职责】
原生多模态旨在以统一的范式处理文本、视觉、语音等各个模态的数据，从而更加自然地进行模态融合，以及通过scaling友好的训练范式，解锁模型智能的新维度。
研究课题包括但不限于：
- 1.探索early fusion阶段，引入图文交错/audio等多模态序列数据自监督预训练带来的scaling价值。
- 2.原生全模态预训练的training dynamic探究，模态之间的关系建模。
- 3.通过SFT / RL等手段，借助多模态token解锁模型新的智能维度，提升模型解决Robot/Gaming等物理世界问题的能力。
【为什么是我们】
【为什么是我们】
- 1.明确的技术判断：团队在原生多模态方向有非共识的长期投入，已发布 LongCat-Next 技术报告（离散自回归原生多模态），不是跟随式的能力补齐。
- 2.顶级资源支撑：5～6万卡计算集群，万亿参数文本基座已训练完成，多模态正在进行大规模上推验证——你将直接参与业界最前沿规模的多模态实验。
- 3.主线与探索并行：既承担多模态基座的核心交付工作，也推进下一代原生多模态架构的前沿探索，覆盖"数据→tokenizer→预训练→后训练→RL"全链路。
【任职要求】
【必要项】
- 1.熟悉NLP、LLM、MLLM、RL等相关领域，对其中一个或多个方向有深入的研究经历，且有相关实际项目经验；
- 2.熟悉Python、C++等至少一门编程语言，熟悉LINUX环境；
- 3.熟悉 Megatron、DeepSpeed 等开源训练框架。
【加分项】
- 1.有影响力的开源项目中做出过核心贡献；
- 2.发表过高水平论文优先（如NeurIPS,ICLR,ICML,ACL,EMNLP等）。
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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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