【实习】基于多模态大模型与用户行为理解的下一代分发与交互技术-抖音内容技术（北京/上海/杭州/深圳）
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本课题旨在探索基于多模态大模型的模态理解与表征、世界知识、推理等能力，并深度的与信息分发（推荐、搜索等）中的用户行为理解和建模结合起来，构建支撑下一代分发与交互技术的基础模型和系统范式。通过基础技术突破和探索，既尝试解决原有分发技术中对长尾兴趣分发、用户复杂意图理解、多模态与行为协同融合、System Bias、分发系统的算力与推理分配等一系列关键问题，也探索基于新的多模态大模型与用户对齐的理解，支持全新的可对话性需求满足、可自然交互性的分发调节与个性化等能力和产品形态上的突破。课题挑战：
1、多模态大模型的完整流程的训练，以及与大规模用户行为深度理解和对齐（多模态内容理解、智能对话、内容安全等）；
2、突破多模态大模型与长序列高并发高效推理的瓶颈；
3、实现大模型泛化推理能力与复杂推荐业务目标的深度对齐。课题价值：
1、打破信息茧房，提供个性化可解释推荐，提升长尾/冷启分发效率；
2、沉淀大模型Scaling Up范式，重塑大模型时代的下一代推荐系统；
3、探索全新的支持下一代交互场景的分发基础技术突破，提升客服、AI分身的业务效果，同时还能从中抽象出公司在内部2B，对外2C的AI落地应用的通用技术范式，探索出在更大范围落地的可能性。