招聘城市：北京，上海
…Decomposition、Activation Patching、Representation Engineering 等前沿方法，逆向解析模型在知识存储、逻辑推理、指令遵循、工具调用、安全拒答及不确定性表达等能力背后的计算机制。
3.可解释性平台与评测构建：构建面向大规模模型的可解释性实验平台与评测工具，将模型行为问题精准回溯至训练数据、训练目标及内部机制层面，并将研究成果直接应用于提升模型的可靠性、安全性、可控性及对齐（Alignment）能力。
【为什么是我们】
1.团队扁平，人才密度高，美团“顶尖人才计划”比例高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP/ACL等Outstanding Paper；
2.参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理…
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…巴西狂欢节、极端天气等，传统模型依赖历史行为数据难以及时对不同事件下的需求进行响应。 本课题拟引入 Agent 与多轮强化学习技术，构建具备策略生成、动态调控与反馈优化能力的搜推一体化推荐框架，提升系统在跨文化复杂场景下的响应速度和推荐效果。
【建议研究方向】
1. 面向冷启动的语义理解与推荐建模，构建统一的商家与内容语义表征体系，通过世界知识和多模态信息建模，提升系统对不同国家餐饮供给的理解能力，并结合相似用户与商家的迁移泛化，在低数据与新市场场景下提升推荐效果。
2. 基于世界模型的推荐环境建模，构建统一的推荐世界模型，对用户偏好、商家供给及环境因素进行联合建模，学习需求随场景…
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…
2.利用多模态扩展定律指导数据与训练方案，提升模型在多模态交互场景下的原生能力。
【为什么是我们】
1.团队扁平，人才密度高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP 2024 Outstanding Paper、ACL 2025 Outstanding Paper；
2.参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；
3.充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。
任职要求：
1.来自全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生；
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等顶会发表论文具备扎实的…
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岗位职责：
从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于
1.探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向；
2.探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成；
3.探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能…
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…模型效果”的分析与归因框架。
2.探索面向预训练的数据价值建模方法，包括自动化质量评估、样本筛选、语义去重、污染检测、覆盖度建模、长序列数据组织与高价值 token 挖掘。
3.研究 Data Mixture、动态配比、课程学习和多阶段训练策略，分析不同类型数据在不同模型规模、训练阶段和能力维度上的边际收益，提升 token efficiency 与 scaling efficiency。
4.探索合成数据、蒸馏数据、模型自生成数据和反馈数据在预训练中的有效使用方式，研究合成数据的有效性、多样性保持、退化机制和训练配比策略。
5.构建可复现、可扩展的大规模数据处理与实验闭环，将数据构建、训练验证、能力评测、数据诊断和策略更新结合起来，形成面向基础模型持续迭代的数据飞轮…
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…推动通用基座模型向原生Agentic Foundation Model演进，为构建下一代自主智能体提供坚实的底座支持。
1. 大规模高质量数据体系与合成数据建设
数据体系构建：建设 Trillion 级别的大规模跨模态数据处理与合成链路。负责从训练数据获取到配比建模的全流程优化
合成方法演进：探索大规模合成数据 (Synthetic Data) 与自蒸馏 (Self-distillation) 技术，制定合成数据应用策略
理论探索：研究Data Scaling Laws，解决数据扩展中的模型坍塌（Model Collapse）与多样性瓶颈问题，通过课程学习（Curriculum Learning）等训练策略，显著优化Token/FLOPs转化效率
2. 长上下文 (Long Context) 与高效架构演进
长窗口突破: 持续Scaling Up模型的Context Length，优化超长上下文机制，重点提升LongCat基座模型在长上下文上…
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岗位职责：
Business Unit
Technology Engineering Group (TEG) is responsible for supporting the company and its business groups on technology and operational platforms, as well as the construction and operation of R&D management and data centers, TEG provides users with a full range of customer services. As the operator of the largest networking, devices, and data center in Asia,TEG also leads the Tencent Technology Committee in strengthening infrastructure R&D through internal and distributed open source collaboration, constructing new platforms and supporting business innovation.
What the Role Entails
Conduct research and development of multimodal large model technologies, including cross-modal alignment and multimodal understanding tasks, to build industry-leading multimodal large models.
Continuously track state-of-the-art algorithms in multimodal large models, participate in the design, training, optimization, and evaluation of these models, and promote their application in business scenarios.
Who We Look For
Master’s degree…
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岗位职责：
Business Unit
Technology Engineering Group (TEG) is responsible for supporting the company and its business groups on technology and operational platforms, as well as the construction and operation of R&D management and data centers, TEG provides users with a full range of customer services. As the operator of the largest networking, devices, and data center in Asia,TEG also leads the Tencent Technology Committee in strengthening infrastructure R&D through internal and distributed open source collaboration, constructing new platforms and supporting business innovation.
What the Role Entails
Conduct research and development of multimodal large model technologies, including cross-modal alignment and multimodal understanding tasks, to build industry-leading multimodal large models.
Continuously track state-of-the-art algorithms in multimodal large models, participate in the design, training, optimization, and evaluation of these models, and promote their application in business scenarios.
Who We Look For
Master’s degree…
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…构建具备世界模型能力的通用智能系统加入团队你将参与如下工作
1. VLA 基座模型演进，探索下一代视觉-语言-动作（VLA）底座，攻克跨本体与跨任务泛化的瓶颈。
2. 世界动作模型（World Action Model, WAM）构建，探索全新的 WAM 核心架构设计，利用视频生成，扩散底座进行时空推演与物理规律自学习，转化为低阶动作序列的最优闭环决策。
3. 具身强化学习， 研发面向复杂长程任务的大规模强化学习框架，提升模型在物理世界中的动态容错与自主策略修正能力。
【为什么是我们】
1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与…
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…偏好数据生产、评测数据沉淀等，支撑模型持续迭代。
方向三：多模态评测与业务闭环建设
1.设计覆盖多模态Agent行为、模型感知能力、跨模态推理能力、工具调用能力和业务效果的评测体系，建立自动化诊断与归因链路。
2.与业务团队深度协作，构建训练—评估—迭代闭环，将多模态Agent能力落地到真实业务流程中，并转化为可量化的线上收益。
任职要求：
【任职资格】
必备条件：
1.2027届计算机、人工智能、数学、统计、电子信息、自动化等相关专业，本科及以上学历，博士/硕士优先。
2.扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、Vision Transformer、CLIP、VLM、MLLM等主流多模态模型架构，具备独立阅读和复现顶会论文的能力。
3.熟练掌握Python及PyTorch/JAX等…
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…探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向；
2.探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成；
3.探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径；
【为什么是我们】
一起建立行业评测标杆，推动行业认知进展，代表工作包括：
1.LARYBench 行业首个具身动作表征评测基准，揭示了动作表征的data-scaling潜力和迭代路径。
2.WBench 行业首个统一多轮交互世界模型评测基准，将广义世界模型拉到同一参考空间进行维度…
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…过程监督、搜索与规划结合等关键技术，提升模型在复杂真实场景下的表现。
【为什么是我们】
1.团队扁平，人才密度高，美团“顶尖人才计划”比例高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP/ACL等Outstanding Paper；
2.参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；
3.充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。
任职要求：
【必要项】
1.来自全球高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域；
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；
3.具备扎实的算法和数学理论…
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…图形学或多模态大模型中至少一个方向有深入的理论基础与研究积累；
4.有较强的自驱力和独立解决问题的能力，能在模糊环境中推进研究；
5.不满足于复现，有自己的研究判断和技术直觉。能够把握"什么是真正重要的问题"，在正确方向上深挖；
6.乐于在跨学科团队（算法、工程、硬件）中协作推进，研究成果能转化为可落地的系统；
具备以下者优先：
1.在 AI、机器人、计算机图形学等领域 CCF-A 类或同级顶会/顶刊（如 CVPR/ICCV/CoRL/RSS/NeurIPS 等）发表论文（第一作者/共同一作优先）；
2.主导过有实质影响力的开源项目或技术突破（如在机器人操作、具身导航、世界模型等领域…
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…中，构建一个用于预估任务的「用户决策大模型」，通过拟合用户历史决策时刻的全部上下文信息，学习用户偏好，预测用户下一个时刻的曝光 → 点击 → 浏览 → 加购 → 下单 → 到店 → 评论的全链路多状态、多路径概率。
【建议研究方向】
1.多模态决策场景重建：构建「全域行为快照生成器」，将用户的行为序列，转换为用户每一次决策时刻的多模态、高信息密度的「决策快照」。
2.用户决策基座模型：依托「全域行为快照」，预训练一个统一的用户决策基座模型，在给定任意「场景 prompt + 候选 item/店铺」时，能输出用户下一步行为的多任务、多状态概率。
3.决策策略对齐：探索该模型在各个场景上进行轻量微调与部署的方案，实现场景级定制…
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…化、数学、物理等相关专业；
2.好奇心驱动，对追求纯粹的技术有强烈热情，擅于迭代自我认知，不被惯性束缚，工作积极主动；
3.数理基础扎实，具备第一性思考的素养和出色的分析、解决问题的能力，能够自主探索可靠的解决方案；
4.具有良好的沟通协作能力，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步；
【加分项】
1.在强化学习、大模型训练、Agent 等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验，主导过大影响力的项目；
2.或在 ICLR/ICML/NIPS/CVPR/ACL 等顶级会议上以一作身份发表过有影响力的学术论文；
3.在 CMO/NOI/CPhO/ACM 等竞赛中取得过优异成绩；
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…过程监督、搜索与规划结合等关键技术，提升模型在复杂真实场景下的表现。
【为什么是我们】
1.团队扁平，人才密度高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP/ACL等Outstanding Paper；
2.参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；
3.充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。
岗位基本要求
1.全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生；
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；
3.具备扎实的算法和数学理论基础及…
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…度量，指引基座模型的迭代；
【为什么是我们】
一起建立行业评测标杆，推动行业认知进展，代表工作包括：
1.UNOBench 行业首个考察全模态协作能力，并得出全模态和单模态能力Compositional Law，指引1+1+1>3的全模态能力发展。
2.EvalTalker 行业首个多人、多姿态、全景覆盖的数字人评测基准，指引自研Longcat-Avatar模型稳居业界前沿。
3.UniHetero 行业首个验证生成能促进理解的unified model，以简洁的结构在大规模数据上得到更好的data-scaling。
岗位基本要求
1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业。
2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 。
3. 具有深度学习和大模型原理的基础知识，具有多模态大模型…
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…资源支撑：5～6万卡计算集群，万亿参数文本基座已训练完成，多模态正在进行大规模上推验证——你将直接参与业界最前沿规模的多模态实验。
3.主线与探索并行：既承担多模态基座的核心交付工作，也推进下一代原生多模态架构的前沿探索，覆盖"数据→tokenizer→预训练→后训练→RL"全链路。
任职要求：
1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、NLP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.对大模型有浓厚兴趣，对“什么是好数据”有深刻洞察和理解，有较强的问题分析、自主探索和快速迭代的能力。
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岗位职责：
Business Unit
Technology Engineering Group (TEG) is responsible for supporting the company and its business groups on technology and operational platforms, as well as the construction and operation of R&D management and data centers, TEG provides users with a full range of customer services. As the operator of the largest networking, devices, and data center in Asia,TEG also leads the Tencent Technology Committee in strengthening infrastructure R&D through internal and distributed open source collaboration, constructing new platforms and supporting business innovation.
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Research directions include but are not limited to:
- RL Algorithms for Reasoning Models：Design robust RL training recipes (PPO / GRPO / GSPO variants) for large-scale reasoning models. Tackle training instability, reward hacking, and policy collapse in long-horizon and async settings. Explore how to bridge the gap between RL post-training and genuine reasoning capability improvement.
- RL for Autonomous Agents…
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…
2. 下一代 TTS 模型探索，研发上下文感知的语音合成大模型，攻克音色 / 情绪 / 语速 / 方言多属性可控、首包延时与自然度的平衡，逼近真人级表达力。
3. 声纹与说话人建模，研究大规模声纹基座模型与多说话人分离算法，构建早期注入、多场景泛化的声纹能力底座。
4. 语音与多模态融合探索，研究语音表征与 LLM、视觉模态的统一建模范式，作为 Omni 模型的语音底座，支撑下一代多模态实时交互。
【为什么是我们】
1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练。
2.与优秀人才同行，你将…
