研究方向包括：
1.大模型微调（SFT/LoRA/RLHF）：从数据清洗、多轮对话构造到模型对齐。
2.工具调用与Agent智能体构建：让模型具备“调用API执行任务”的能力。
3.模型的知识增强与推理能力优化：探索检索增强、思维链、反思机制。
4.多模态大模型（图像/视频/音频）：研究 LLM 如何与 VLM 结合。
5.模型安全与毒性防护：研究 jailbreak、防幻觉策略。
团队资源：
我们拥有大模型微调训练接口、LLM评测框架、丰富中文英文数据集、以及GPU算力支持，让你有机会做真实的大规模研究项目。
成长路径：
投稿会议ACL 2026
关键词
#大模型 #研究思路 #人工智能 #机器学习 #算法 #深度学习
1.大模型微调（SFT/LoRA/RLHF）：从数据清洗、多轮对话构造到模型对齐。
2.工具调用与Agent智能体构建：让模型具备“调用API执行任务”的能力。
3.模型的知识增强与推理能力优化：探索检索增强、思维链、反思机制。
4.多模态大模型（图像/视频/音频）：研究 LLM 如何与 VLM 结合。
5.模型安全与毒性防护：研究 jailbreak、防幻觉策略。
团队资源：
我们拥有大模型微调训练接口、LLM评测框架、丰富中文英文数据集、以及GPU算力支持，让你有机会做真实的大规模研究项目。
成长路径：
投稿会议ACL 2026
关键词
#大模型 #研究思路 #人工智能 #机器学习 #算法 #深度学习
