工作职责 1.探索 Diffusion MoE 架构在时序生成任务下的表现，包括但不限于视频生成、音频生成、动作生成；2.探索 Diffusion MoE 的网络架构、路由策略等，提升模型对异质化分布的建模能力，增强模型对时序、空间及语义信息的融合能力；任职要求1.26届或以后，计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士或博士研究生在读，实习时长3个月以上；2.熟练掌握扩散模型与MoE架构原理与应用，有中大型生成模型调优经验；3.熟悉Python、Java等至少一种编程语言至少一种深度学习框架，具有良好的编程能力和扎实的数学理论基础；4.关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法并乐于挑战；5.良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力和自我驱动力;加分项有视频生成、音频生成、动作生成等领域经验者优先在NeurIPS/ICML/CVPR等发表过生成模型相关论文者优先；获得过国际或国内赛事奖项者优先；熟悉分布式训练等工程技术者优先；投递链接：https://jobs.mihoyo.com?isRecommendation=true&recommendationCode=CFG4G#/campus/position/7310