课题详情： 课题背景： 随着音频大模型的发展，研究重点正由单一的音频理解或音频生成任务，逐步拓展至统一建模框架。面向真实应用场景，构建同时支持自由音频理解、音频生成与音频编辑的基础模型，实现感知、表征与生成能力的一体化，已成为音频智能领域的重要研究方向。 课题挑战： 本课题的主要挑战在于，如何设计同时适用于音频理解与音频生成的统一表征形式，包括连续表征或离散 tokenizer 的建模选择与优化；如何构建覆盖音频理解、生成与编辑任务的 interleave 数据，以支撑模型在统一框架下学习多任务协同能力；此外，还需探索适用于该类统一模型的训练与优化方法，尤其是面向复杂生成与编辑目标的强化学习算法设计，以提升模型的可控性、一致性与泛化能力。 具体工作： 参与统一音频表征设计，构建音频理解、生成与编辑 interleave 数据，研究相关后训练与强化学习方法，并完成实验评测与结果分析。 课题要求： 学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。 技能要求： 精通PyTorch框架与Python编程；深度掌握Transformer架构及主流MLLM（如LLaVA,Qwen-Audio,Qwen-Omni）原理；熟悉PPO、GRPO等强化学习算法及DeepSpeed/Megatron分布式训练工具。 软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。