头像运营实习生 上海 社招 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.负责国际化业务头像商品运营，协助每周售卖头像的 AI 生成、筛选、整理与上架。 2.跟进头像售卖活动的上线流程，包括素材准备、配置检查、数据整理和问题反馈。 3.参与月度头像拍卖活动策划与执行，协助完成活动机制、商品包装、用户引导和效果复盘。 4.关注马来/越南等地区用户的审美偏好、头像风格趋势和竞品玩法，沉淀头像内容方向。 5.与产品协作，推动头像商品和活动按期上线。 职位要求 1.本科及以上学历，设计类、数字媒体、视觉传达、动画、艺术设计、网络与新媒体、市场营销、传播学等相关专业优先。 2.有马来西亚或越南地区生活经历的优先，对当地文化、年轻用户审美和社交表达方式有了解。 3.必须有 AI 生成内容相关经验，熟悉至少一种 AI 图像生成工具或工作流，如 Midjourney、Stable Diffusion、nano banana、DALL·E、即梦、可灵、豆包、LibLib、ComfyUI 等；有头像、虚拟形象、人物设定、风格图生成经验优先。 4.对头像、虚拟形象、社交装扮、二次元/潮流审美、AI 内容生产方向感兴趣。 5.有活动运营、内容运营、商品运营、AI 绘图素材整理或上架经验者优先。 6.审美在线，细致耐心，具备较好的执行力和沟通协作能力。 7.每周可稳定实习 5 天及以上，实习
CASETiFY is one of the leading global lifestyle brands to offer customizable tech accessories. We’re industry leaders when it comes to trend forecasting and protecting what matters most; the community platform for creativity and self-expression. We
SummaryAt Apple, we don’t just build products—we create the kind of wonder that revolutionizes entire industries. It is the diversity of our people and their ideas that fuels the innovation running through everything we do, from
SummaryThe people here at Apple dont just build products - they build the kind of wonder thats revolutionized entire industries. Its the diversity of those people and their ideas that encourages the innovation that runs through
美术设计实习生 北京 校招 实习 设计&美术 日常实习生招聘 职位 ID：A159146 职位描述 - 基于概念草图/设计稿，完成角色、场景、道具等的细化绘制与最终上色，输出高品质2D美术设计；- 运用AIGC工具（如Midjourney、Nano Banana、Gemini等）进行创意参考生成、草图迭代与风格探索，提升产出效率；- 参与VR全感体验等项目的美术制作，配合主美把控色彩、光影与整体视觉风格；- 关注AR/VR、AI生成等前沿技术，探索其在2D设计工作流中的应用。 职位要求 - 本科及以上在读，美术、动画、数字媒体、影视美术等相关专业，有游戏/影视项目实习经验者优先；- 具备扎实的手绘能力和色彩感知力，能准确还原并优化前期设计意图；- 熟练掌握至少一种主流AIGC工具（如Midjourney、Nano Banana、Gemini等），并能结合Photoshop进行后期精修与合成；- 了解3ds Max、Maya、ZBrush、Substance Painter等三维软件者优先；熟悉UE引擎或视频剪辑更佳；- 热爱美术与游戏行业，学习能力强，具备团队协作意识；- 每周按照正常工作时间出勤，能尽快到岗者优先。 投递...
AIGC 3D Animation Designer AIGC三维动画设计师 Beijing Experienced Full-time Responsibilities Job Responsibilities (Translated to English)1. 3D Creative Exploration and Material AccumulationFocus on fields such as gaming, film/animation, industrial design, home decor/trendy toys, and 3D printing to discover
Senior Advertising Creative Director (Overseas)资深广告创意编导（海外） Beijing Experienced Full-time Responsibilities Job Description:1、Formulate content creative strategies and directions for performance advertising around the overseas user growth goals of the companys core products. Lead the development of core creative
Overview This Application and System position within the service organization is an ambassador of Bruker Nano Surfaces Metrology “BNSM” instrumentation and technology. Bruker Nano Surfaces Metrology manufactures the worlds leading Atomic Forces Microscopes, Stylus profilers, Mechanical Testers, X-Ray
OverviewBruker’s Nano Surface and Metrology (BNSM) Division is the leader in advanced X-ray, AFM, and other various metrology products, including the semiconductor IC and compound semiconductor industries. The BNSM division offers the most comprehensive portfolio of tools,
AI 院-多模态团队-多模态理解算法研究员 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】1、 设计和训练先进的多模态大模型，包括图像、视频的理解与生成；2、 搭建与优化多模态大模型的自动化数据通路，提升模型的多模态基础能力及下游任务上的效果；3、优化模型训练，包括包括模型的预训练、微调、偏好对齐等；4、探索前沿算法，多模态理解的数据合成、模型自我迭代等；5、加速多模态大模型的推理过程并部署到实际应用中。 职位要求 1、985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)；2、深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先；3、在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑；4、熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架；5、工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力。 加入我们，您将有机会:1、参与突破性的多模态AI研究；2、与顶尖专家共事,快速提升技能；3、在充满活力的环境中实现自我价值；我们期待您的加入,一同推动AI技术的前沿发展! 投递...
AI 院-多模态理解-训练框架算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】参与GLM系列多模态大模型，CogVLM、CogView、CogVideo系列多模态理解生成模型训练框架 职位要求 1、统招硕士及以上学历，计算机或相关专业；2、熟练掌握Pytorch，具有模型训练经验；3、熟悉Transformer结构，对常见模型的训练方法有所了解，例如BERT、GPT、ViT、CLIP；4、有模型迁移、精度对齐经验，能够在新框架中适配新的模型；5、对常见的大模型训练优化有所了解，能够迅速熟悉掌握，根据需求进行修改；6、对Megatron框架有一定的了解，能够借鉴其他框架，完善优化已有的框架。 投递...
AI院-多模态音频-算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】1. 从事音频算法研究、训练、应用，具体业务包括Omni-音频理解、同声传译、video-audio联合生成等2. 探索语音/音频技术前沿技术，探索音频理解、音频表征、音视频联合生成的新范式3. 负责模型的多机多卡训练、高性能推理、数据集构建、评测系统搭建等 职位要求 【职位要求】1. 自然语言处理、机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；3. 熟练使用Python和Pytorch/Tensorflow深度学习框架；4. 熟悉以下至少一种，且有相应研发经验优先，大模型的框架&理论（如Diffusion、Vall-E/SpearTTS/AudioLM、MusicLM等）；5. 具备优秀的代码能力和基础算法功底，有较为丰富的工程经验，有大规模训练经验或大规模数据处理经验。加分项：1. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
AI院-多模态团队-多模态生成算法研究员 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】负责图像/视频生成模型训练及数据优化 职位要求 1、985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)；2、深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先；3、在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑；4、熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架；5、工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力。 【加分项】 - 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先； - 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
AI 院-多模态团队-多模态理解算法研究员-强化学习方向 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。岗位职责：学科解题方向，负责VLM的混合SFT/RL训练优化及RL训练的数据处理，通过人类偏好学习提升多模态大模型的对齐和推理能力。 职位要求 1、统招硕士及以上学历，计算机科学/机器学习/人工智能相关专业；2、0-3年工作经验，在NLP/CV/RL等至少一个AI领域有过深入的研究经历；3、熟悉主流的多模态大模型，能持续跟进学术界和工业界的最新研究和产品；4、熟悉强化学习，有RLHF/DPO训练经验者优先；熟悉Linux,Python,Pytorch和Transformer，了解分布式训练框架如Deepspeed,Megatron-LM等；5、了解对多模态数据（如文本、图像、视频、音频等）的基本处理，能够独立完成数据收集、清洗和构造的pipeline； 投递...
Role Details Role: Location: Applications Scientist China Reports to: Customer Solution Manager - I&A China Oxford Instruments Our purpose is to accelerate the breakthroughs that create a brighter future for our world. Our technology and scientific
Visual Designer-2027校招 深圳 校招 正式 职位描述 1、Use AIGC tools to support the creation of campaign visuals, product scenes, lifestyle images, and social content.2、Assist the creative team in developing visual concepts, moodboards, references, and design directions.3、Create AI-generated
AI短剧实习生 上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 发行 职位描述 1. 提示词工程与素材生成 - 将文字剧本和分镜脚本 翻译 为 AI 可理解的精准提示词，批量生成角色立绘、场景、道具、特效、高光镜头等视觉素材 - 学习运用 三层提示词结构（镜头信息层 + 画面内容层 + 风格氛围层），控制画面的构图、光影、色彩和叙事节奏 - 执行 抽卡式 素材筛选逻辑，从批量生成内容中筛选高质量、高适配画面，严格把控人体结构、透视及画面逻辑一致性2. 工作流与知识库建设 - 搭建并维护团队标准化的AI短剧专用提示词库，包含景别描述、光影氛围、动作姿态、负面提示词等分类 - 参与AI短剧工作流的搭建与优化，将复杂节点逻辑封装为可复用的标准化模板，实现 一键式 生产
AI院-多模态理解-算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。 职位要求 岗位职责：- 设计和训练先进的多模态大模型，包括图像、视频的理解与生成。- 搭建与优化多模态大模型的自动化数据通路，提升模型的多模态基础能力及下游任务上的效果。- 优化模型训练，包括包括模型的预训练、微调、偏好对齐等- 探索前沿算法，多模态理解的数据合成、模型自我迭代等。- 加速多模态大模型的推理过程并部署到实际应用中。 岗位要求：- 985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)- 深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先- 在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑- 熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架- 工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力 加入我们，你将有机会:- 参与突破性的多模态AI研究- 与顶尖专家共事，快速提升技能- 在充满活力的环境中实现自我价值我们期待你的加入，一同推动AI技术的前沿发展！简历投递：- 智谱校招官网直接投递- 邮箱直达招聘HR：[email protected] 邮件标题：职位名称+姓名+毕业时间
AI院-多模态生成-算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【希望你可以承担以下工作】多模态生成算法研究- 基础算法：进行图片多模态内容生成的模型架构、训练算法、调优技术等算法技术研究探索；- 强化学习：探索利用强化学习等技术基于人类反馈和自动化Reward/Critique模型提升生成内容质量的优化算法；- 模型加速：探索通过蒸馏、量化、架构算法改进等方式提升模型的训练推理效率；- 算法工程：支持多模态生成模型的训练推理框架优化，以及开源项目的开发、维护和适配； 职位要求 【职位要求】1. 机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；3. 熟练运用Pytorch、Deepspeed、Megatron等主流框架；4. 熟悉diffusion算法，有较强代码工程能力。加分项：1. 在NeurIPS，ICLR，CVPR，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。【简历投递】1. 智谱校招官网直接投递；2. 邮箱投递：[email protected]；邮件标题：职位名称+姓名+毕业时间。 投递...
【智谱星】AI院-多模态生成-算法工程师（26届校招） 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】负责图像/视频生成模型训练及数据优化 职位要求 【职位要求】1. 2026届毕业，机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；3. 熟练运用Pytorch、Deepspeed、Megatron等主流框架；4. 熟悉diffusion算法，有较强代码工程能力5. 负责生成模型的算法开发和预研，需具备较强的算法自主研究能力（智谱星）；加分项：1. 在NeurIPS，ICLR，CVPR，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...