高性能大模型密态训推算法研究

1. 负责制定大模型密态训练与推理的技术路线，统筹TEE、MPC、同态加密、量子加密及差分隐私等前沿技术与大模型全生命周期的深度融合，在确保高等级安全加密的同时，精准平衡训练与推理的效能表现； 2. 研发密态训练数据流水线及高性能训练框架，通过底层算法与架构优化，实现训练数据在全流程中的安全可控，并致力于使密态环境下的训练效率趋近于明文处理水平； 3. 探索并实现基于端云协同的全链路密态推理框架，确保推理过程的隐私保护与计算可靠性，并完成对大规模集群化架构及国产化硬件生态的深度适配与技术支撑。

1. 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2. 具备扎实的数据结构与算法设计基础，拥有密态大模型（Confidential/Encrypted LLM）训练与推理能力的构建经验； 3. 对前沿技术研究充满热情，具备卓越的创新思维、独立科研能力及系统化的问题解决能力； 4. 在相关领域顶级学术会议或期刊上有高质量论文发表记录，或具备知名企业相关研发实习经验者优先。