1.探索超大模型在跨模态领域的技术运用，跟进最新跨模态等方向进展，结合大模型的能力想象新颖落地方向和趣味游戏玩法，促进超大模型技术落地；

2.研究基于transformer模型结构的模型量化与压缩技术,调研相关领域量化与压缩方法,在超大模型上实践量化压缩算法,评估量化压缩算法对模型效果影响，寻找更为可靠的量化压缩方案。

技能要求:

1.熟悉fairseq/transformers 和pytorch等基础框架

2.对transformer/bert/gpt2等模型结构有相关的落地经验

3.有一定的论文阅读能力, 对新技术保持好奇

4.有模型压缩/量化相关经验为佳

5.发表过相关文章者为佳