高德地图大模型算法工程师-Agent或模型推理方向-APP平台业务

研究方向一：大模型智能体Agent技术研究​ ​1.研究多轮长对话中的上下文管理技术，提高模型的连贯性和一致性，并探索基于用户特征和历史交互的定制对话策略，设计针对特定业务场景的微调和适应技术，提升模型在实际应用中的表现。​ 2.探索智能体调用和使用多个外部工具的方法，通过端到端后训练的方式增强其解决实际问题的能力。深度研究智能体的自我评估和学习机制，实现智能体的持续优化和能力提升。​ 3.优化LLM长链路的多轮工具调用能力，提升工具调用时的精确性及用户的实际交互体验。​ 4.设计并完善针对特定任务场景的Auto-Eval能力，指导模型迭代方向。 研究方向二：深度搜索（Deep Search/Research）技术研究​ 1.研究面向深度搜索场景的工具学习方法，基于SFT/RLHF后训练算法赋予搜索智能体高效的工具调用能力。​ 2.对齐行业最前沿的研究进展，深入研究不同工具调用环境下的大模型后训练能力边界，并基于实际业务场景进行迭代优化。​ ​研究方向三：多模态基础模型能力建设​ 1.研究多模态数据（文本、语音、图像等）的语义融合与表示方法，提升模型对复杂内容的理解能力。 2.探索多模态模型在推理任务中的表现，研究如何通过工具调用增强模型的推理能力。​ 3.设计高效的多模态模型架构，优化模型的参数规模、训练效率和推理性能，提升基础模型的通用性与适应性。 ​研究方向四：大模型分布式后训练及推理加速技术​ 1.后训练方向：样本IO吞吐优化：使用多线程读取、数据管道流水线编排、数据压缩等技术，实现分布式环境下高性能的样本IO pipeline；​计算图编译与高效执行：通过图编译、Kernel优化、算子融合等手段，提升计算图的执行效率；高性能并行训练：包括DP/TP/PP/SP/CP/EP等并行策略及其他训练超参数的自动寻优，故障自动恢复，弹性计算等；强化学习训练效率优化：通过rollout速度优化、多模型多阶段流水线编排、负载均衡等手段优化RL训练效率。 2.推理加速方向：负责实现和优化大模型在线推理系统，提升推理性能，包括不限于：架构设计、算子开发、通信优化等； 研究并实现各种模型推理加速手段如并行策略、混合精度、MOE、FP8等技术，加速模型推理速度； 设计和开发高效的离线、在线推理系统，优化SGLang、vLLM等推理框架，加速整体推理性能。

1、探索模型通过 RL Scaling 等方式使用成套工具解决复杂问题的行动和规划能力，包括 Human in the Loop 多轮交互下 Agent 基础建模的新方案、以及与复杂环境的交互学习能力； 2、探索模型在 Non-Rule Based Outcome 场景下利用复杂信息进行有效 Reasoning 推理的范式，包括 Proactive Agent 的建模方案； 3、探索研究更多内在奖励的机制，从而激发模型主动学习和自我更新的能力； 4、探索构建长期记忆机制，为下一代高效的推理模型、长序列推理及建模提供基础

基础算法研究 一、推理思考 1.开发链式思考、思维树等推理增强技术，优化模型对复杂业务逻辑推理、策略规划等任务的深度理解。 2.探索通过大规模强化学习持续提升模型推理能力。 3. 构建业务逻辑推理评测基准，推动模型思维链的可解释性研究。 二、多模态端到端 1.研发语音-文本跨模态对齐与联合表示学习算法，解决语义鸿沟问题，提升模型对语音指令理解、语音到文本生成的鲁棒性。 2.探索语音交互场景下的多模态增强技术（如语音情感分析、端到端语音对话生成），推动模型在智能客服、语音助手的应用落地。 三、生活服务领域增强 1.大模型基座知识能力增强，打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景； 2.探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强； 3.建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力。 应用算法研究 一、深度推理、规划与决策能力强化 1.优化大模型在逻辑推理、多步规划、复杂决策、多轮多步工具调用等任务上的表现，探索如RL scaling、Test-time scaling等前沿技术。 2.构建能够处理模糊与不完全信息、进行自主假设与验证的推理框架。赋能大模型实现精准的工具调用与智能体协同。 二、高度拟人化交互与专业沟通能力构建 1.赋予模型深度理解与分析专业领域问题的能力，包括隐性需求挖掘和复杂语境下的语义理解。 2.探索多轮对话中的上下文记忆、情绪感知、共情表达与高情商交互技巧，实现稳定人设、知识遵循与高度自然的对话风格。 3.研究模型主动感知用户全面信息、进行预判性服务与信息推送的策略，而非被动响应，打造能真正吸引用户持续对话的自主交互。 三、多智能体协作研发范式与前沿技术应用 1.设计和研究多智能体间的动态协调、知识/记忆共享与冲突解决机制，实现“1+1>>2”的协同效应。 2.推动面向智能体的大模型研发新范式，探索大模型智能体在环境感知、记忆与知识库管理、复杂指令遵循等基础能力的统一建模与提升路径。 四、基于强化学习的智能体优化方法研究 1.研究和改进现有的强化学习算法，实现端到端Agent性能优化，提升Agent鲁棒性与泛化能力。 2.构建面向领域任务的DeepResearch能力，提升Agent在多步骤信息检索、工具调用、推理规划等任务中的表现。

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