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東莞市橋頭鎮(zhèn)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、恩施州來鳳縣、麗水市慶元縣、佛山市南海區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、揭陽市惠來縣
蘇州市相城區(qū)、雞西市城子河區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、資陽市雁江區(qū)、臨夏臨夏市、齊齊哈爾市甘南縣、哈爾濱市香坊區(qū)、長沙市雨花區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣
內(nèi)江市資中縣、涼山甘洛縣、重慶市璧山區(qū)、安康市漢陰縣、涼山昭覺縣、重慶市大足區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、溫州市平陽縣、遵義市鳳岡縣
保亭黎族苗族自治縣什玲、澄邁縣福山鎮(zhèn)、太原市婁煩縣、成都市成華區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)
廣西崇左市憑祥市、紅河蒙自市、鶴崗市向陽區(qū)、雅安市寶興縣、臨汾市侯馬市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
云浮市云安區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、九江市共青城市、儋州市東成鎮(zhèn)、金華市永康市、廣西來賓市興賓區(qū)
隴南市武都區(qū)、焦作市沁陽市、西寧市城東區(qū)、伊春市南岔縣、大連市中山區(qū)、孝感市漢川市、青島市平度市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、東莞市莞城街道
廣西南寧市隆安縣、黔東南麻江縣、東方市板橋鎮(zhèn)、蕪湖市南陵縣、營口市老邊區(qū)、武漢市硚口區(qū)、益陽市安化縣、寧德市壽寧縣
甘孜九龍縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、宜賓市江安縣、朝陽市凌源市、甘南舟曲縣、合肥市巢湖市、潮州市饒平縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、臨夏臨夏市、廣安市鄰水縣
呂梁市孝義市、泰州市高港區(qū)、廣州市天河區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、遼源市西安區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣
韶關(guān)市翁源縣、太原市清徐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、麗江市永勝縣、楚雄大姚縣、棗莊市滕州市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
佳木斯市同江市、昆明市富民縣、衢州市衢江區(qū)、鹽城市東臺市、張掖市山丹縣
常州市新北區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、懷化市沅陵縣、天津市薊州區(qū)、鐵嶺市開原市、自貢市沿灘區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、肇慶市懷集縣
晉城市沁水縣、上海市金山區(qū)、宜賓市長寧縣、黃南同仁市、甘孜得榮縣
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漳州市薌城區(qū)、黔南甕安縣、信陽市潢川縣、菏澤市鄆城縣、淮南市潘集區(qū)、松原市扶余市
合肥市蜀山區(qū)、福州市連江縣、伊春市南岔縣、濟南市萊蕪區(qū)、榆林市吳堡縣
字節(jié)啟動Top Seed大模型頂尖人才計劃2026屆校招|界面新聞 · 快訊
4月27日,字節(jié)跳動Seed正式啟動2026屆Top Seed大模型頂尖人才校招計劃。
此前3月Top Seed開放了研究型實習生招聘,今日起正式啟動2026屆校招,計劃招募約30位頂尖應(yīng)屆博士。本屆Top Seed研究課題包括大語言模型、機器學習算法和系統(tǒng)、多模態(tài)生成、多模態(tài)理解、語音等方向,基本覆蓋大模型研究各個領(lǐng)域。值得一提的是,本屆Top Seed強調(diào)不限專業(yè)背景,更關(guān)注研究潛力,希望尋找具有極強技術(shù)信仰與熱情、具備出色研究能力、富有好奇心和驅(qū)動力的年輕研究者。
除了匹配研究價值的回報外,Top Seed計劃還將給予人才一流的科研環(huán)境和充分的自由度進行研究探索,鼓勵不拘泥既有技術(shù)、探索智能上限,同時依托字節(jié)跳動豐富的應(yīng)用場景,研究成果也將有廣闊的落地空間。
字節(jié)跳動Top Seed人才計劃發(fā)起于去年5月,該項目宣傳視頻中提到“期望找大模型領(lǐng)域前5%的人,做95%的人做不到的事”。有知情人士透露,絕大部分Top Seed入選人發(fā)表過高質(zhì)量的論文,或者有代表性的開源工作,不過相比之前的成績,Top Seed更看重候選人是否有技術(shù)熱情、關(guān)注技術(shù)本質(zhì),期待入選者“不甘做平庸的工作”、“敢于挑戰(zhàn)業(yè)界最難的問題”。
近年來,字節(jié)跳動加強了對年輕AI研究人才的吸引和培養(yǎng)。今年3月,Seed基礎(chǔ)研究負責人吳永輝在Seed全員會上表示,希望打造第一流的AI研究團隊,也希望Seed成為一個能培養(yǎng)人才的組織:“我們希望把世界上最好的人才吸引到 Seed 來,但更重要的是我們要把內(nèi)部人才用好,把我們的潛力股識別出來,給他們足夠的機會,培養(yǎng)成頂級的人才?!?/span>
據(jù)字節(jié)跳動Seed披露,許多校招同學已在Seed做出了有影響力的研究,甚至負責重要的技術(shù)方向。比如,Seed不久前開源的首個多語言代碼修復基準Multi-SWE-bench便由去年加入的Top Seed同學牽頭構(gòu)建;GitHub star數(shù)破萬的GUI智能體UI-TARS、較MoE推理速度提升2-6倍的超稀疏模型架構(gòu)UltraMem研究也均由畢業(yè)不久的同學主導完成。

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