多模态推荐：融合直播视频流、商品图文、用户行为等多源信号，解锁跨模态内容理解能力
生成式推荐：探索基于LLM/MLLM的生成式预估与推荐范式，将大模型能力注入推荐全链路
模型Scaling Up：在超大规模数据与模型参数下，挑战工业级推荐系统的性能天花板
序列建模：深度挖掘用户长短期行为序列，精准捕捉用户在直播场景下的动态兴趣演变
创意优选：结合直播封面、商品图片、标题等多维度素材，优化直播间曝光创意的展示策略
触发策略与用户理解：负责用户数据建模、深度匹配、用户意图识别等，提升直播流量精准触达效率
排序机制与流量调控：参与多样性机制、流量预估、排序机制设计，构建超大规模多目标决策体系，在动态环境中实现用户体验、商家ROI与平台价值的全局最优