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2026-04-22 14:59:15 来源：量子位
衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
全球AI人才争夺战已进入白热化阶段，头部科技企业纷纷祭出高薪+顶级算力的组合拳，争抢最顶尖的AI技术人才。
量子位了解到，即便是实习生，国内头部厂开出的年薪也已突破百万大关。
这个数字令人咋舌。但……实习生，终究只是实习生。
我们走访多家头部大厂了解到，哪怕是在AI团队的核心组，一般来说，实习生能有小几十张卡用，就已经是顶顶好的待遇了。
更多人面对的情况无外乎以下几种：
或者这么说吧！在大多数时候，挂着技术实习生的头衔，做着与核心技术相去甚远的工作，这种落差在业内早已是公开的秘密。
但这一次，我们在京东前不久开源的240亿参数图像编辑模型JoyAI-Image-Edit的贡献者名单中发现，除了技术大咖，还出现了许多新名字。
量子位辗转联系到其中4位分别来自清北、港校、中科大的技术实习生，这才得知，他们不仅参与了模型研发，还深度参与了模型多个核心子模块的设计与实现。
可以说是从0到1全程参与了这款模型的研发全流程。
其中一位同学前后在三、四家大厂实习过，他说：“在京东探索研究院的实习经历，和别处的实习经历真的还挺不一样。”
为什么要费劲联系这四位同学？得从京东这款最新开源模型说起。
JoyAI-Image-Edit一发布就登顶了业内空间编辑能力榜单，力压Nano Banana等国际主流模型。
这个开源模型主打空间理解与空间编辑，试图解决当前多模态大模型“会画图、不懂空间”的行业短板。
现有图像生成模型普遍缺乏空间关系理解能力，而该模型能精准识别物体方位、视角变换与空间结构，实现相机旋转、物体位移、场景三维重构等精准编辑，兼具图像生成与空间化编辑能力。
实际应用中，这种能力不仅能支撑电商商品图生成、创意设计等日常场景，更有望成为京东业务的底层技术支撑。
模型背后是京东探索研究院（以下简称探院）的全力投入。
去年9月起，京东创始人刘强东亲自担任院长，段楠等核心领导者坐镇，面向全球招募顶尖AI科学家。
JoyAI-Image-Edit就是这支团队在多模态方向交出的早期答卷。
我们接触到的四位实习生从去年夏天开始陆续入职探院，加入刚刚开始搭建的多模态团队。
不同分工的他们都参与到这个核心项目中，还拿到了对AI实习生们不那么容易得到的机会——在导师的指导下，独立负责模型某一关键方向，从0到1地搭建自己模块的技术体系。
介绍一下四位同学吧（应本人要求，均采用花名）～
△他们纷纷拒绝出镜，我不得不用AI画一张意思一下
接过京东的实习offer之前，这4位朋友手里都不止一个选择，几乎都是大厂、明星创业公司，其中不乏业内公认的顶级AI团队。
但最终，他们都选择了当时尚在起步阶段的探院。
“薪酬很重要，但不是最重要的那个。大多数大厂做不了0到1，只能去成熟的组。”有点意外，这几乎是他们四个的一致答案，“创业公司是从0到1，但做的事儿就不是了。没那么sexy。”
他们看重的，早已不只是一份光鲜的实习履历，而是能否站在真正前沿、拥有长远未来的技术方向上，获得扎实的成长，在未来承担关键技术角色。
深入交流后，我们总结出这群实习er在探院实习的三个核心差异点。
在多数大厂，实习生很难享有充分的话语权与参与度。
但四位同学都提到，京东探院完全不同。“一切以能力和技术方向为核心”，实习生和正式员工享有同等的技术话语权。
简单来讲，实习生能拿到什么级别的任务，不看身份title，只看真实能力。
Eason对此感受明显。在另一家大厂也实习过的他，自述在这里从来没有过“自己是颗螺丝钉”的感觉。
△AI生成
这一点在去年9月进组实习的Scott身上得到了交叉验证。
作为探院最早一批实习生，他入职后很快就在组里独立负责空间理解部分的相关工作，从技术路线、实验方案到资源调配，都拥有自主决定权。
沟通下来发现，四位实习生都是在综合能力评估后，在导师指导下直接成为某个核心子方向的Owner。
Zony的感受更深。他是四人中年级最低、还在读的硕士同学。
“你像A厂那边，还有B厂那边，哪怕你挤进去了，只是分到一个边缘性的工作。”用他的原话，作为研二学生，他如果去其他大厂可能做的还是数据清洗之类的基础工作。
但在探院，在团队规划与导师支持下，他能独立承担JoyAI-Image-Edit 模型后训练环节的研发工作。
今年年初，行业内还没有成熟可用的开源奖励模型，他针对解决图像真实感弱、AI痕迹重的问题与多方沟通与探索，独立设计出整套奖励规则。
这部分工作为模型最终效果提供了重要支撑。
AI研发，算力为王。
但算力有限是很现实的问题。所以在绝大多数大厂，算力都有严格等级分配，优先保障核心组与正式员工，实习生几乎分不到优质资源。
京东探院这里，情况有点不一样。
“卡的资源确实比别处更有优势，我们每个团队都会被分到一个固定的算力池，大家商量着用。”Scott举了个例子，比如今天你想跑一个大的实验，其他同学可以稍微控一控，让你先跑完。
截至目前，算力池对Scott所在的整个小组来说都够用，甚至还有富余。
据他所知，leader之间还会暗暗向上argue资源，让一线研发不用分心。
Sam对此也有同感。
他不是空间智能的原生实习生（此处一个doge保命），自己的老本行其实是自动驾驶。为了转行，他特意放弃已经到手的offer，申请延迟一年博士毕业，并快速做决定，在港大师兄的背书下选择来到京东探院实习。
还在自动驾驶领域干的时候，他呆过北京不少厂。他回忆道，作为实习生，最多能争取到十几张卡就很不得了了，在有的厂实习生“都没见过A卡”。
到这边实习，Sam从没打过没那么富裕的仗：分到的卡是其他厂实习时候的数倍不止。
这个差距意味着，你可以跑更大的实验、验证更多的想法，迭代频率也更快。
除了算力，团队还为实习生开放顶级API资源（畅享那种）、海量产业数据等等。
层级隔阂与职场内耗是大厂饱受诟病的另一痛点。
然而当问及团队氛围时，几位同学的描述频繁提到的关键词却是“兄弟一样”“打打闹闹又能把事做好”。
正式员工和实习员工之间开放协作，技术问题全都摆在桌面讨论。
不过扁平化不是放任自由、不予管束。
今年一月，团队曾因上下游进度不一致导致了一些问题。
团队里不可避免地有了一些火星子。
好在团队整体负责人之一浩洋立刻出面缓和矛盾，并协调上下游团队一起理清问题所在。
在他的协调下，原本争执不下的问题被快速抽丝剥茧，团队重新对齐节奏，模型研发工作重回正轨。
Eason觉得自己这几个月最大的成长，不完全是技术上的，还有协作能力上的。“相比曾经，来这边待了几个月，更善于团队协作了。”在一个高度协同的团队里，每个人都在多方位加速进步。
由于京东在全国多地有办公室（哪怕在北京也有亦庄工区和海淀工区……题外话，有个海淀工区对海淀的实习崽们来说真的是大写的赞），不少人的mentor可能并不base在自己的工作地。
好在线上协作毫无障碍，实习生和mentor、leader之间都能保持定期的面谈。
听下来，京东对AI技术人才的“放手”可见一斑。
实习生们转述了公司高层的一句话：
公司给足资源做创新，也允许我们有失败。
允许失败，是大厂里很难得的底气。
JoyAI-Image-Edit 团队并非一开始就锁定空间模型方向，半年多时间里多次尝试、碰壁、调整，公司始终没有质疑或叫停，最终让团队坚定走上空间理解这条差异化赛道。
至于给资源做创新，在探院，研究和工程不是对立的——你可以既做出好的产品，同时也发表好的论文。
是的，京东探院支持实习员工发表学术论文。
据我们所知，在顶尖大厂，AI组员发paper往往是被明令禁止的。
Zony坦言，大厂一般都要求实习全勤，“但很多硕士研究生还没有发表够A类论文，实在分身乏术。”
而在探院，只要与导师沟通确认，就能在主线任务外开展个人兴趣研究，有成果即可发表。
加上团队内多模态、强化学习等方向的高手众多，乐于交流点拨，有时候探讨后说不定还能共同合作发篇论文。
京东探院敢给实习生如此大的权责、资源、自由度，某种程度上，源于京东在AI领域的清晰定位。
很明显，在通用大模型领域，京东是个后来者。
好消息是作为追赶者，京东没有既有路径的包袱，没有“我们历来这么做”的惯性，并且真诚地面向人才放开怀抱，欢迎他们的创造力和爆发力。
更何况后来者京东明显已经走出了一条“AI基建+模型能力+场景落地”的差异化的路。
依托零售、物流、工业、健康、家政等物理世界的海量真实场景，这让京东拥有其他大厂无法比拟的空间数据、具身智能数据壁垒。
当然，想要留在牌桌上，一方面要拎得清自己的长处，另一个重点是还需要依托自己的优势长期投入，同时愿意给年轻人时间、机会和清晰场景落地路径。
自2017年技术转型至2025年底，京东累计研发投入已达1700亿元，探院战略升级、全球最大具身数据采集中心等算力与API平台建设……都是真金白银的长期投入。
这样的阶段，正是青年人才的成长沃土。
不需要在成熟体系里做螺丝钉，去成为体系搭建的支柱；不必遵循既定路线，去和团队共同定义技术方向。
采访尾声，四位实习生中已有两位正式接收京东TGT全职offer。
在最关键的成长期被给予信任、资源与舞台，做出真正有行业影响力的成果，选择留下，本就是最顺理成章的结果。
你一定也能感受到，京东正在用一套不内卷、重长期、强信任的方式，和下一代技术人才共同成长。
今年，京东顶级人才计划TGT也首次开启实习生计划。
TGT是京东推出的全球顶尖青年技术天才计划，项目聚焦于有技术突破潜力、有社会价值的前沿课题，覆盖多模态大模型、机器学习、搜索推荐、具身智能、高性能计算、AI Infra、安全等方向。
TGT同学将收获行业头部薪资、超大规模算力资源、“技术导师+业务导师+成长导师”三导师制培养体系，以及专属公寓等全方位保障，让技术人能心无旁骛地投入AI前沿探索。
它已经成为顶尖技术er选择offer时候的核心考虑选项之一。
对那些最聪明的年轻人来说，选择心仪的offer就是去最需要你的地方，挑大梁、做大事，在从0到1的过程中定义自己的技术人生。
比起成为一颗昂贵的螺丝钉，去定义一个智能时代的引擎，显然更让人兴奋。
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