深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破
AI搜索总结Agent研发：
1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力
2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合
3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验
模型优化及应用：
1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性
2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术
3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界