01
基础模型与理解生成统一
让理解、生成与推理走向统一。
你将研究和建设
- 面向下一代多模态基础模型，探索统一表征、理解生成统一架构、关键子结构设计及规模化训练范式。围绕预训练、后训练、智能体增强与强化学习，推动模型在通用理解、内容生成、长程推理等能力上的协同演进。
- 致力于理解与生成一体化模型的研发，推动语言与视觉信息高效协同，探索理解、生成、编辑、多步创作、视觉感知与推理等核心任务在统一架构下的协同与能力涌现，向接近人类的多模态思考方式迈进，为设计、信息呈现及视频分镜创作等领域带来新的上限突破。
推荐岗位方向：多模态基模型研究员、多模态理解生成一体研究员、多模态理解生成一体研究员-多模态大模型、多模态理解生成一体研究员-视频生成与创作研发、大模型算法实习生
02
Agentic 模型训练与自主进化
让模型持续学习、自主进化。
你将研究和建设
- 面向智能体的模型训练新范式，通过 Agentic RL、Environment Scaling、过程反馈与自我迭代，训练能够规划、行动、反思并持续学习的 Agentic 模型，提升模型解决开放世界复杂任务的能力上限。
推荐岗位方向：Agent Harness 研究员/算法工程师、大模型 Agentic 算法工程师、后训练（数据/算法）研究员、大模型强化学习系统研究员、大模型后训练与智能体算法研发工程师
03
长上下文与长程任务智能
让模型持续思考、完成长程任务。
你将研究和建设
- 突破超长上下文建模、长期记忆、动态任务分解与多阶段决策等关键问题，让模型能够在大规模信息和持续变化的环境中保持目标、处理反馈、修正路径，稳定完成数小时乃至更长周期的复杂任务。
推荐岗位方向：Agent Harness 研究员/算法工程师、具身智能算法工程师-世界模型与长程任务、通用智能体研究员、大模型强化学习研究员、顶尖实习生-面向长程任务的强化学习方向
04
Coding 与软件工程智能体
让 AI 自主完成真实软件工程。
你将研究和建设
- 构建真正能够参与软件生产的代码模型与智能体，覆盖代码生成、终端操作、代码库理解、Issue 解决、调试测试及前端交互内容生成等场景，探索从「写代码」走向自主完成真实软件工程任务的新范式。
推荐岗位方向：大模型 Agentic 算法工程师、大模型后训练与智能体算法研发工程师、大模型算法实习生-代码智能
05
多模态交互与 AI 原生创作
让 AI 创造可交付的数字内容。
你将研究和建设
- 探索图像、文本、视频及界面等多模态信息的统一理解、生成与交互，推进多模态 Agent、视觉内容创作与编辑、动态交互设计等方向，让模型能够理解复杂视觉世界，并创造高质量、可交互、可使用的数字内容。
推荐岗位方向：多模态 Agent 算法研究员、多模态理解生成一体研究员-视频生成与创作研发、多模态理解生成一体研究员-多模态大模型、语音算法工程师、AI 美学设计
06
数据、评测与模型进化闭环
让模型持续评估、持续进化。
你将研究和建设
- 构建覆盖数据生产、质量筛选、训练反馈和能力评估的完整闭环。研究面向复杂长程任务的动态评测、过程评估与自动化反馈方法，以科学、公正、持续演进的前沿评测体系定义模型能力，并反向牵引模型和数据的研发方向。
推荐岗位方向：大模型评测算法工程师、AI 美学设计、顶尖实习生-面向用户体验和美学感知的奖励模型方向、大模型测评实习生、设计实习生（审美评测与数据建设方向）
07
AI 基础设施
让研究效率成为核心竞争力。
你将研究和建设
- 面向下一代 AI 模型研发全流程，建设高性能训练、推理、数据、评测与实验平台，探索分布式训练、AI Runtime、资源调度、系统优化及研发工具链等关键技术，持续提升模型研发效率、资源利用率与大规模 AI 系统的稳定性。
推荐岗位方向：大模型训练系统研究员、大模型推理系统研究员、大模型推理优化工程师、AI 网络与通信研究员、大模型系统研究员
