发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果
推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性
探索复杂指令、长上下文、多轮对话下，大模型更为复杂的理解、推理和生成能力
基于语言处理、内容创作、教育Tutor、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果
推进大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、开放领域）评估集建设和自动化评估能力建设
深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景，拓展模型的应用范围，如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景