美团实习-大模型数据算法工程师-北京-核心本地商业基础研发平台-风控算法

【课题说明】 大模型研发正从“人类数据时代”跨入“经验时代”，评估已然是大模型研发的重点和难点。具体而言，评估驱动的行业大模型研发下半场范式主要包括两方面内容：①行业核心问题定义和评估归因；②Post-Training多阶段协同的效果提升。本课题基于美团的本地生活业务，精选销售、履约、医药和客服四个代表性行业，旨在探索评估驱动的行业大模型研发的下半场范式。 【建议研究方向】 1.行业大模型通用评估方案探索。 2.行业模型reward设计与探索。 3.面向行业推理能力建设的通用自动化样本构建方法和评估归因方法。 4.面向行业推理能力增强的通用强化训练方案。 5.销售、履约、医药和客服行业大模型训练。

【课题说明】 以大模型对话技术为核心，探索前沿技术问题。研究方向包括角色扮演、个性化对话、记忆管理，拟人化，数字人等，主要业务场景包括运营，招聘，销售，审核等。目标是构建覆盖多个场景的Agent系统，实现“技术驱动业务范式”的升级转变。 【建议研究方向】 1. 大模型个性化（Personalized LLM）：通过角色扮演、用户行为数据挖掘与建模、上下文理解等方法，分析用户情感状态，提升模型的个性化回复能力。 2. 面向语音交互的拟人化技术（Voice Agent）：优化大模型在语音对话场景的效果，提升大模型的拟人化水平，探索下一代端到端语音对话大模型的技术实现。 3. 记忆管理与增强（Memory）：通过优化模型长上下文能力、设计记忆抽取与管理模块，提升系统的记忆能力。 4. 基于LLM的RL（LLM-based RL）：通过强化学习，提升模型规划、决策、推理等能力。 我们将提供充足的计算资源和良好的工作自由度，目标是产出有影响力的工作，解决业务实践中的问题。

【课题说明】 Agentic Search是以大模型为核心，具备自主感知、推理与行动能力的搜索新范式。它通过理解用户复杂意图，动态规划搜索路径，主动调用多种工具和数据源，持续优化结果推荐与交互体验。本课题旨在研究和构建面向美团App本地生活服务的Agentic Search系统，探索其在多轮对话、复杂任务分解、实时信息整合等场景下的关键技术与应用价值，推动本地生活智能搜索技术的创新升级。 【建议研究方向】 1.意图理解与任务分解：探索大模型在复杂用户需求下的多意图识别、任务分解、子任务规划能力，提升系统对复合型检索场景的适应性和响应能力。 2.多轮工具调用技术研究：赋予LLM长链路的多轮工具调用能力，打造基于强化学习等前沿技术的LLM后训练方案，提升多轮调用时的精确性及用户的实际交互体验。 3.增量学习训练技术探索：针对本地生活场景中数据不断更新的特点，运用增量学习技术，使 AI 搜索模型能够快速适应新数据。 搜索结果可解释性提升：探索基于大模型内容深度理解与推理的可解释理由生成，增强用户对搜索结果的信任感和透明度。

【课题说明】 聚焦多模态数字人核心技术，以直播为应用场景，旨在突破其在真实感、智能交互、情感表达及多模态信息处理上的瓶颈。研发能自主执行复杂运营任务、展现丰富情感与高表现力，并与用户进行深度多模态内容互动的下一代数字人，革新直播行业运营模式与用户体验。 【建议研究方向】 1.智能运营Agent：研究数字人作为智能Agent，在直播前（策划、脚本、货盘）、中（场控、问答、促单）、后（复盘、再创）全流程承担运营职能。重点攻克基于多模态数据的智能决策、任务自动化及人机协同，提升直播运营效能。 2.高表现力数字人生成驱动：探索高真实感、个性化数字人形象（外观、声音、风格）的快速生成与定制。重点研究大模型驱动的、与语音同步且富含细腻情感的表情、口型、动作的实时驱动，增强直播感染力。 3.多模态内容生成和交互：研究理解用户多模态输入（文、语、图、视频）并进行深度互动。探索数字人自主生成动态多模态内容，丰富直播呈现，提升用户参与感。