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…的上下文管理与记忆压缩技术，避免长交互过程中关键信息遗忘，支撑超长序列任务的稳定执行。
2、开放环境动态适应：探索解决真实世界中目标模糊、环境多变、突发干扰下的任务持续执行难题。
3、高效学习范式：研究真实世界开放任务reward以及过程奖励设计方法，为长程任务中间步骤提供有效反馈，解决奖励稀疏问题；研究开放环境下的持续学习方法，避免“灾难性遗忘”，增强智能体在新场景、新任务中的泛化能力。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
2、在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
3、具备良好的定义…
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…提升在复杂真实桌面/移动端环境下的任务完成能力。
2、长时序跨应用任务规划与执行：研究Agent在跨小时级、多应用协同的长程数字任务中的持续意图保持、动态重规划与自主纠错能力，解决当前CUA在长交互链中出现的上下文丢失、计划漂移与误差累积问题，使Agent能够自主稳定地完成复杂的端到端工作流。
3、实时流式感知与连续决策：从"处理静态截图"升级到"实时屏幕流+音频流"的连续感知模式，探索Agent在动态变化的数字环境中进行实时状态追踪与即时响应的能力，支撑直播监控、实时协作等需要持续交互的场景。
4、全模态Agent的高效学习范式：探索面向全模态CUA场景的强化学习训练方法…
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…具有自主意识。该方向主要研究怎么让深度研究智能体具有自主意识、能够主动挖掘人类的真实意图、主动引导人类进行多轮互动，最终给人伙伴式体验并提升人的认知。
4、智能体学习范式：当前智能体学习范式以RLVR为主，但是RLVR具有奖励稀疏、适用范围有限、训练不稳定和训练成本高等缺点。该方向主要研究方向包括但不限于：熵机制研究、过程奖励模型（PRM）、开放问题rubrics-based RL、credit assignment、Thinking/Tool Call Budget等。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
2、在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
3、在程序设计…
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…的语音原生大模型，并将其深度融入Agentic工作流，打造“边听、边想、边说、边做”的新一代语音智能体，推动AI从传统的“级联式语音助手（ASR+LLM+TTS）”走向具备极低延迟、全双工交互与复杂任务执行能力的真实世界数字伙伴。
具体地，我们关注如下研究方向：
1、端到端语音-语言统一建模与理解： 摒弃传统的级联架构，探索将连续的音频流（包含语音、副语言特征、环境音）与离散的文本Token在统一的自回归/非自回归架构下进行联合建模。使Agent能够无损保留语音中的情绪、重音、语速等声学特征，并在极低延迟下实现跨模态的深度语义理解。
2、实时全双工流式交互与动态响应： 研究面向真实对话场景的…
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…构造、数据清洗、超参数优化以及 outcome-level / process-level 信号设计，提升模型在开放研究任务中的完成率、事实正确性和稳定性。
5、面向真实 research 任务的评测体系与错误分析闭环建设，建立 benchmark、自动化评测指标，系统分析搜索遗漏、证据误判、上下文污染、推理漂移、错误归因与长链路失稳等问题，并推动针对性优化。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自然语言处理等相关专业，博士优先；
2、具备扎实的算法和数学理论基础及良好的编程基础，熟悉Python、Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架；
3、在大模型领域有研究基础，或参与过有影响力的开源项目，在ICLR/NeurIPS/ICML/ACL等顶会发表论文者优先；
4…
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…多模态后训练前沿方法（SFT / DPO / GRPO 等），快速完成技术预研与可行性验证，形成可落地的训练方案并推动模型迭代。
1、面向复杂业务场景（如多轮交互、长序列推理、跨模态 Agent 决策等），进行针对性的垂域数据建设与指令微调，持续提升模型在垂直场景下的表现上限。
2、建设后训练评估体系与数据飞轮，设计面向垂域场景的自动化评测基准，驱动"评测→数据→训练→评测"的闭环迭代。
3、探索多模态大模型与新一代Agent框架（Claude Code、OpenClaw 等）的深度结合，研究模型在工具调用、环境感知、多步规划等场景下的能力边界，推动多模态模型从"被调用"向"自主交互"演进，拓展智能体在真实复杂环境中的落地路径…
