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【LongCat大模型人才校招】基座评测与认知分析-多模态与前沿交互研究
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多模态大模型能力在近年飞速发展，模态的统一、任务的统一、多种模态联合生成和实时交互带来了崭新的应用体验和生产力提升。在这个过程中，我们需要脚踏实地的同时仰望星空，发挥想象力预判新模型能力带来的应用场景革新，研究达到理想态的关键演进路径并进行度量分析，指引长期有潜力的模型迭代方向。方向包括但不限于 1.多模Agent方向：包括在多模态的工具调用和GUI/CUA，探索结合多模原生能力的OpenClaw展现出的生产力提升潜力，从基座模型能力角度分析其中的关键影响因素并进行自动化度量，指引基座模型的迭代； 2.多模态统一方向：包...
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【LongCat大模型人才校招】Agentic Coding算法研究员
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和我们一起开发前沿Agentic Coding模型，持续提升模型在长程复杂任务和真实开发场景中的表现，并通过代码提升数字世界的智能上限。加入团队，你将参与如下工作： 1.代码全链路训练：包括pretrain、midtrain、SFT、RL等环节，持续提升模型在代码生成、代码理解、代码修复等方向的能力边界。 2.高质量数据建设：构建高质量Coding数据生产、数据配比与数据质量评估体系，覆盖软件工程任务、仓库级代码生成、终端任务、Web开发等方向，推动模型能力持续演进。 3.Coding 强化学习：构建面向 Coding 场景的大规模 RL 训练体系，研究 Reward Desi...
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【LongCat大模型人才校招】基座评测与前沿研究-具身智能与世界模型开放探索
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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...
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【LongCat大模型人才校招】大模型算法研究员-Search Agent方向
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你将加入 LongCat Agent 算法团队，与一线研究员共同推进下一代智能体的范式探索。具体方向包括但不限于： 1.Agentic RL 基础算法研究：探索面向长程多步任务的强化学习训练范式，包括稀疏奖励下的信用分配、过程奖励建模、自我博弈与多智能体协同、可扩展的 reward modeling，以及训练稳定性与样本效率优化。目标是实现Agent 能力增长的主引擎； 2.Search Agent 能力构建：研发面向开放域复杂查询的搜索智能体，覆盖多轮检索规划、查询改写、证据聚合、多源信息冲突消解与可信溯源。重点突破"深度研究"类长程任务（Deep Research）的端到...
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【LongCat大模型人才校招】基础模型 - 预训练
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1.探索下一代大模型训练范式，从模型结构、训练策略、数据策略、算力利用率等角度切入，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、序列长度等约束下的模型能力和潜力，如长序列能力、记忆能力、推理能力等。 2.探索更科学的训练策略，对影响training dynamic的关键变量（如学习率、batchsize、初始化等）形成更科学的认知。 3.探索更前沿的训练范式（如diffusion LLM，test-time scaling等具有潜力的技术），发现更高效和稳定的scaling路径。 4.研究模型结构和数据的耦合关系，优化...
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【LongCat大模型人才校招】基础模型 - 多模态
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探索下一代原生多模态基础模型：让模型不止于接入视觉能力，而是能够统一建模文本、图像、视频与交互过程，像理解文字一样理解视觉世界，并在真实物理场景中进行推理、生成和行动。我们将重点探索统一的多模态表征体系，包括离散视觉 token、连续视觉表征及其混合形式，使图像与视频能够被基础模型高效学习、组合和生成。 你将参与以下方向中的一个或多个： 1.研究多模态与文本模态的深度融合策略，包括 early fusion 架构设计、多模态 / 文本数据配比优化、多模态上下文建模等，实现视觉能力与语言能力的协同提升。 2.从互联网及业务场景...
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点评招聘HR实习生
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部门综述：美团核心本地商业板块下点评事业部，工作地点上海。 1、承接大众点评事业部社招岗位需求，根据岗位描述进行简历的筛选、搜索、并进行简历的推荐以及候选人意向沟通； 2、负责面试安排、面试反馈、入职保温等环节，跟进全流程招聘工作； 3、负责招聘渠道开拓及维护，更新招聘信息，负责人才市场的盘点和研究； 4、协助进行人力资源相关的数据统计工作，能基于相关数据，主动发现问题并积极协助解决，一起探索招聘的最佳实践。
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【北斗】推荐大模型算法工程师
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【愿景】 美团推荐系统日均处理数十亿次请求，是国内规模最大、场景最复杂的本地生活推荐引擎之一。当 Scaling Law 在语言模型上的成功已被充分验证，推荐系统正站在同等量级的范式跃迁临界点——我们已经落地了MTGR等具有影响力的推荐大模型成果；我们正在做的，是让推荐系统进一步进化，构建下一代生成式Agentic推荐系统。 【你将参与】 1.生成式推荐建模：探索具有 Scale Up 属性的端到端生成式推荐架构，突破传统判别式模型的效果天花板，对用户行为序列进行深度建模，全方位挖掘用户兴趣。 2.算法与工程协同：通过算法与系统的协同设计...
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【LongCat大模型人才校招】基座大模型推理引擎工程师
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随着Agent技术的规模化落地，大模型推理的Token消耗呈现指数级增长，推理系统的性能与成本已成为制约业务发展的核心瓶颈。LongCat推理团队致力于打造世界级的高效、稳定、可扩展的大模型推理引擎，支撑超大规模集群的复杂线上流量场景，为业务提供极致的推理性能与成本优势。岗位职责我们诚邀在以下一个或多个方向具备深厚积累的工程师加入： 1.模型-系统协同设计深度参与模型架构设计，将推理效率优化的思想前置到模型设计环节，与算法及训练工程团队紧密协作，从硬件亲和性角度出发，设计低延迟、高吞吐的模型结构，实现算法与系统的端...
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【LongCat大模型人才校招】基座大模型工程架构专家
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1.面向多种算力硬件和高性能网络设计分布式训练架构，包括样本IO优化、计算图编译与执行、多维度并行策略、多模型交互流程等，支持万亿参数模型在几万张GPU集群高效稳定训练，实现多种模态的基座和推理模型的高效稳定训练。 2.面向多种算力、网络环境和应用场景，设计并实现高性能的模型推理架构，应用量化、剪枝等模型压缩方法，持续降低推理成本。 3.通过手工优化方法,对特化模型子结构和硬件设备上实现SOTA性能，持续迭代基于编译的优化方案，提升通用优化的适用性、优化效果以及对新硬件的覆盖能力。 4.管理及优化全公司算法团队硬件...
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