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中国联合网络通信集团有限公司

AIGC多模态内容痕迹分析与可解释溯源实习生

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岗位描述

工作职责
1、参与AIGC图像、视频、音频等多模态内容的深度鉴伪、伪造痕迹分析及可解释溯源算法研发,研究AI生成与篡改内容在空间域、频域、时序域、噪声域及深度特征空间中的伪造痕迹与生成特征;
2、参与AIGC内容的细粒度痕迹检测与分析技术研究,包括生成指纹(Generative Fingerprint)、篡改区域定位(Manipulation Localization)、异常特征挖掘、跨模态一致性分析等,提升对不同生成模型、生成方式及复杂后处理场景下伪造内容的深层鉴别能力;
3、参与AIGC鉴伪可解释性与溯源技术研究,探索从“真伪判别”向“伪造区域定位—痕迹证据提取—伪造方式识别—生成模型归因”的多层级鉴伪技术,实现鉴伪结果的可解释、可验证与可溯源;
4、负责跟踪和调研AIGC Detection、Deepfake Detection、Generative Fingerprint、Explainable AI、Generator Attribution等领域的前沿技术、行业方案及学术成果,持续迭代优化现有深度鉴伪与溯源算法体系。

任职资格
1、硕士及以上学位在读,计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、信号处理、电子信息等相关专业;
2、有AIGC检测、Deepfake检测、多模态内容安全、伪造痕迹分析、生成模型归因、可解释人工智能等相关研究或技术落地背景优先;
3、熟练掌握Python、C/C++等编程语言及PyTorch等主流深度学习框架,熟悉图像、视频、音频等多模态信号处理及深度学习技术,了解GAN、Diffusion、Transformer及多模态生成模型基本原理;
4、熟悉Generative Fingerprint、Manipulation Localization、Feature Attribution、Cross-modal Consistency、Generator Attribution、Explainable AI等方向中的一种或多种技术,有AIGC鉴伪、伪造痕迹分析或生成来源溯源研究经验者优先;
5、在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、ACM MM、AAAI等人工智能、计算机视觉及多媒体领域顶级会议发表过相关论文,或具有AIGC安全、深度鉴伪、多模态内容安全相关科研项目及实习经验者优先;
6、具备良好的自主学习能力和科研自驱力,逻辑思维清晰,具备优秀的科研创新、实验分析、沟通和团队协作能力。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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