研究型实习生-多模态实时防控推理架构优化

岗位描述
研究领域：
多模态
项目简介：
多模态大模型在图片审核中性能优异，但端到端延迟普遍超1秒，难以满足实时防控需求。受限于视觉Token冗余、跨模态计算开销大等问题。需探索分层推理架构与query引导的Token压缩机制、Kv cache优化、模型轻量化改造等，实现高精度下端到端<1s检测，支撑多模态实时安全防控落地。

岗位要求
研究领域：
-目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位
-具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go
-具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究
优先录用：
-对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色
-在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文
-至少3个月的全职工作