深入研究并提升大模型对代码语义、工程级上下文及复杂依赖关系的理解能力，推动代码生成和理解在复杂工程环境中的落地
设计并实现面向代码场景的模型训练与推理方案，包括领域特定预训练、上下文建模、推理策略优化等
提升模型在跨文件、跨模块、跨仓库场景下的分析与推理能力，支持超大规模代码库（几十万行及以上）的理解与分析
结合端智能场景，优化端云协同的 AI 系统架构，在模型能力、时延、带宽、功耗与稳定性之间取得平衡，并最终落地到用户行为分析与本地决策
建立面向代码智能与端智能场景的评测体系，持续定位并突破当前大模型在工程级与端侧落地中的能力瓶颈