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1. 熟悉生成式AI基础原理和实验流程; 2. 熟练使用PyTorch/TensorFlow中至少一种,能独立完成模型训练、调参、可视化分析和实验复现; 3. 熟悉Diffusion、GAN、VAE、数据增强或仿真生成中的至少一个方向,理解FID、分布一致性、覆盖率等常见评估思路; 4. 有工业缺陷图像、显微图像、时序生成、异常样本扩增等课题或实习经验者优先; 5. 有合成数据落地到检测、分割、预测模型训练中的实际经验,或了解物理仿真与数据生成结合路线者优先。
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