【建议研究方向】
参与设计和实现下一代生成式推荐系统，涵盖生成式召回、生成式预估、生成式排序等核心模块，并在美团多个业务场景落地
构建基于多模态表征Tokenizer、类Transformer架构和优化损失函数的序列生成模型，从数据流、特征工程和高效计算等维度参与生成式推荐系统的全栈优化与生态搭建
探索模型参数和计算量的Scale Up，设计高效且具有强外推属性的模型范式结构，提高系统MFU水平，打开模型效果天花板
在生成式推荐的基础上，重新定义用户兴趣提取，生成式召回/预估、推荐归因等模块，包括但不限于Long-Context，Token compression等技术
搭建基于强化学习的算法工程训练，包含模型训练，业务指标Reward，多样性，序列评估等多项工作