ZIP Lab 隶属于浙江大学 CAD & CG 国家重点实验室。我们的主要研究方向是为高效的机器学习/大模型系统，尤其专注于大语言模型和多模态大模型的研究。
如需了解我们的团队和发表的论文，欢迎访问我们的网站：https://ziplab.co/
Target CV/ML 顶会科研发表：ICLR ICML NIPS CVPR ICCV ECCV 等等。
我们正在招收对实验室相关研究方向感兴趣的本科生和研究生/gap 期间在本校导师允许的情况也可以参加。
我们提供以下项目可选，也欢迎同学提出自己的idea和我们共同讨论。
关注视频生成模型的时间一致性、可控生成与高效训练，涉及扩散/Transformer 架构、运动建模、采样加速与评测指标。熟悉 Open-Sora、CogVideoX、AnimateDiff 等开源模型并有训练或推理优化经验者优先。
关注 3D 场景生成与理解、世界模型构建与多视角一致性，涉及 3D Gaussian Splatting/NeRF、场景重建与可控编辑、视觉-几何联合表征。具备 3D 视觉或具身智能相关经验者优先。
关注视觉-语言对齐、指令微调与多模态评测，涉及视觉编码器与 LLM 融合、跨模态对齐、数据清洗与构造、基础评测与自动化分析。熟悉 Qwen-VL、Janus、LLaVA-OneVision 等开源模型并有实践经验者优先。
关注强化学习算法及其在大模型对齐中的应用，涉及策略优化、奖励建模、长序列训练稳定性与高效采样。熟悉 Policy Gradient、REINFORCE、PPO、GRPO 等算法并具备复现与改进能力者优先。
需要同学对大模型算法和系统有深入理解，熟悉大模型训练和推理优化技术，了解分布式计算和模型压缩方法，对提升模型效率和性能有研究兴趣，有相关发表经验的优先。
需要同学对计算机系统和算子编写有基本了解，熟悉深度学习框架中的算子机制，能够测试和优化现有算子，并有兴趣开发新的高效算子实现，有相关经验的优先。
zip.lab@outlook.com
算法侧请抄送：bohan.zhuang@zju.edu.cn，wangweijie@zju.edu.cn
系统侧请抄送：bohan.zhuang@zju.edu.cn，erix025@outlook.com
Master/PhD/PostDoc 直接申请请填写：Google Form
邮件标题注明 "实习生-院校-年级-姓名-对应的项目(Video Gen / 3D / VLM / RL / Sys)"
请附上含成绩/排名等信息的简历