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多模态RAG技术：面对RAG引入多模态数据的演进趋势，研究优化 RAG 应用中多模态数据处理、检索以及训推等技术创新，解决复杂多模态数据使用困难问题，满足多模态RAG应用的高精度与高性能要求 主要职责： 负责多模态理解大模型的研究、开发和部署等，结合不同下游任务实现对多模态数据设计、直聘模型结构、训练策略的改进和优化，将对不同模态的端到端理解能力集BOSS直聘成到BOSS直聘大模型中去。 负责文生图、文生视频多模态大模型的模型结构和训练策略的优化，如时空VAE编码器解码器、DiT的改进。 负责数据处理流水线面向多模态场景的改进和优化，提高多模态数据处理、标BOSS直聘注的质量和效率。 负责长序列数据推理加速等方法面向多模态场景的改进和适配。 跟踪BOSS直聘最新的多模态研究进展，推动项目的技术创新。