机器学习与人工智能
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构建 Apple 智能赖以运行的数据基础，开发合成数据管道，开展全球规模的数据采集运营，并为生成式 AI 和多模态模型开创人工评估方法。
关键领域：
合成数据生成、数据采集、用户研究、大规模全球运营、人工判定与数据核验、生成式 AI 与多模态大语言建模、计算机视觉、数据质量保障
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负责让 Apple 设备学会观察并理解视觉世界，打造从实时图像处理，到能够对所见事物进行推理的多模态基础模型等各项技术。
关键领域：
数据科学、深度学习、多模态基础建模、视觉推理、硬件感知模型优化、实时计算机视觉
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构建 Apple 智能的数据中枢，包括驱动 Siri 与搜索的基础架构，以及用于评估实际成效的实验平台。
关键领域：
统计分析、数据洞察、评估、实验、机器学习应用、研究、数据处理
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负责打造 Apple 的前沿基础模型，涵盖从预训练、后训练、评估到部署的完整模型生命周期。
关键领域：
深度学习、强化学习、大语言建模、视觉语言建模、多模态传感器、检索增强生成、智能体 AI、计算机视觉、自然语言处理、研究
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确保 Apple 宏大的 AI 项目稳步推进，统筹协调基础模型、隐私基础架构、搜索与评估等各个环节的执行。
关键领域：
平台与基础架构、基础模型、隐私与合规、搜索与知识、评估
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运用人工智能与机器学习重塑 Apple 的企业级运营方式，打造覆盖先进对话式体验、开发者效率提升等各类场景的智能平台。
关键领域：
数据科学、开发运维、应用机器学习、用户体验、AI 平台工程、机器人流程自动化、安全与欺诈检测、大语言模型、机器学习平台
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为 Apple 的人工智能和机器学习构建各种系统，在整个机器学习技术栈中优化性能、效率与可扩展性，赋能每一个模型。
关键领域：
机器学习框架、平台开发、分布式系统设计与运维、加速计算
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确保 Apple 设备能够感知自身在现实世界中的位置及运动轨迹，为空间追踪、3D 视觉和场景理解打造实时、低功耗算法。
关键领域：
实时空间追踪、导航、3D 计算机视觉、建图、定位、场景理解、位置估计、多模态传感器、运动恢复结构
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将 Apple 的基础模型转化为人们日常使用的语言与语音体验，核心聚焦于提示词工程、模型适配与产品集成。
关键领域：
模型开发与改进、研究与创新、数据分析与准备、产品集成、性能评估与调优、隐私与伦理
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深耕隐私保护 AI 的前沿领域，开发差分隐私等技术，并构建评估框架，确保 Apple 智能达到顶尖水准，同时始终不辜负用户的信任。
关键领域：
差分隐私、隐私与数据分析、监管准备、合规管控、政策框架
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定义 Apple 应对生成式 AI 挑战的策略，涵盖从模型对齐和红队测试，到安全缓解和上线后监控的各个环节。
关键领域：
风险评估、产品功能政策、模型对齐、技术安全缓解、工程方案、设计方案、评估、红队测试、上线后监控与响应
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构建搜索、知识图谱与检索系统，帮助人们在 Apple 生态系统中准确获取所需信息，并日益通过对话式 AI、检索增强生成与智能体能力来强化这些系统。
关键领域：
对话式与智能体 AI、知识图谱、大语言建模、自然语言处理、后训练、检索增强生成、信息检索、强化学习、摘要生成
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结合机器学习安全研究以及平台与产品安全工程，以前所未有的规模研发防御机制来抵御新兴威胁，保护 Apple 系统与顾客的安全。
关键领域：
应用机器学习安全研究、平台安全工程、产品安全
