职位描述：
1、为实现类 Sora 模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于 步数蒸馏, efficiency-attention 计算, cache-reuse 策略, QAT训练等；
2、为 LLM/MLLM 的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于 efficiency architecture, sparse attention, fp8/4-tuning, data/model distillation, speculative decoding等；
3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。
任职要求：
1、硕士及以上学历，数学、计算机、自动化、电子等专业优先；
2、算法基础扎实，具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验；
3、有较强的自驱力和学习力，对生成式模型有强烈的兴趣。

加分项：
1、有顶会论文发表经验（CV / NLP顶会, ICLR/ICML/NIPS均可）优先；
2、了解强化学习优先。