1. 大模型研发与优化
参与大规模预训练语言模型（LLM）的训练、微调（Fine-tuning）及优化，提升模型性能（如推理能力、泛化性、效率等）。
研究并应用最新的大模型技术（如Transformer架构、MoE、RLHF等），优化训练策略（数据并行、模型并行、混合精度训练等）。
探索大模型的高效推理（Inference）方案，降低计算成本，提升响应速度。
2. AI应用开发
基于大模型（如GPT、LLaMA、Claude等）开发行业解决方案，如智能问答、内容生成、代码辅助、知识推理等。
结合业务需求，设计并实现RAG（检索增强生成）、Agent系统、多模态交互等创新应用。
优化Prompt工程，提升大模型在实际场景中的可用性和可控性。
3. 数据处理与算法优化
构建高质量训练数据集，进行数据清洗、标注及增强（Data Augmentation）。
研究模型压缩（Quantization）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Distillation）等技术，优化模型部署效率。
监控模型表现，持续迭代优化算法，提升准确率、鲁棒性和安全性。
4. 工程化落地
与工程团队协作，将AI模型部署至生产环境（云服务/边缘计算/端侧设备）。
开发高效推理框架，优化GPU/TPU资源利用率，降低延迟和成本。
设计模型监控和评估体系，确保线上服务的稳定性和可扩展性。
5. 前沿技术探索
跟踪AI领域最新进展（如多模态大模型、自主Agent、长上下文优化等），推动技术落地。
参与技术分享，撰写专利或论文，提升团队技术影响力。