地平线大模型研发实习生（DeepSeek 应用方向）

1、针对本地生活餐饮领域，参与大语言模型的技术方案的设计和实现，典型场景包括但不限于供给理解、智能套餐生成、点餐助手等。 2、参与基于大模型技术方案的设计、开发和调优工作，包括prompt设计、SFT样本构建、指令微调、RAG、RL、Agent、评估系统构建等。 3、跟进国内外大模型技术动态（如多模态模型、Agent框架），推动技术在实际场景中的应用创新。

1. Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果。包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法，等等； 2. LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用。包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等。探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级； 3. 结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试； 4. 跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新。

1、主导基于大模型的AI Agent全生命周期研发，包括通用型及垂直领域AI Agent的架构设计、模型训练与评测； 2、运用SFT、RL等Post-training训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG增强生成、工具调用、数据问答、文案生成等方面的能力； 3、跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、数据洞察、AI搜索、文案创作、图像连续编辑等方向的应用创新； 4、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率，打造业内领先的AI Agent技术方案。

团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态Context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。