AI与信息压缩研究岗实习生

AI 摘要智能生成

我们关注广泛的Compression with AI的研究

职位描述

我们关注广泛的Compression with AI的研究，探索压缩、学习与计算之间的关系。方向涵盖图像、视频、音频压缩与生成、文本无损压缩，以及面向视频生成的连续/离散潜表示模型及 Visual Tokenizer 的结构与训练优化，包括 Video VAE 的编码器—解码器设计、时空压缩与 Visual Tokenizer 设计，关注重建质量、下游生成效果及编解码效率。 支持两类研究：数据、算法、训练与推理联合研究。围绕我们当前关注的研究方向或者你感兴趣的方向，针对给出的信息压缩问题，联合设计数据、模型与训练方法、推理过程，完成从数学分析到实际训练与运行验证。 理论探索：专注信息论、概率建模、率失真、计算约束与泛化等问题，开展数学建模、独立推导、性质与边界分析。 两类方向可根据兴趣与优势选择，也可结合开展。研究重点包括信息压缩的理论界限、给定计算预算下的编码与学习方法，以及模型在不同数据分布下的泛化表现。

任职要求

• 算法