多模态数据融合与建模：结合协同信号数据，做MutlModal LLM 的 Pretrain/Post Training，深度参与模型训练和评估
视频理解：从Long-Context视角解决目前大场域的视频理解问题，包括但不限于压缩和位置编码技术
多任务学习：具备LLM多任务学习经验，通过利用强化学习等手段增强模型泛化能力和鲁棒性
推荐ID系统优化：从多模态角度出发，解决ID系统的过拟合问题，设计下一代的推荐ID系统
工程协同：与数据平台、工程团队合作，实现模型的高效训练、部署和服务化（如TensorFlow/PyTorch Serving），同时编写高质量的技术文档，分享技术成果和知识