聚焦于模型架构设计的相关算法研究，具体职责包括： 1、模型混合架构设计：设计稀疏结构、共享结构减少内存占用开销，提升模型结构中的线性层比例，扩展模型长文本容量，在保持模型高性能的同时提升模型效率； 2、架构迁移算法：模型结构迁移算法优化与创新，实现在更小的数据成本和训练开销下，达到持平或者更优的迁移效果； 3、Linear结构优化：linear attention结构的优化与创新，改善linear层表达能力不足的缺陷，不断提升模型的能力； 4、Memory机制设计：设计模型的稀疏memory理机制，实现模型从token级到复杂“概念”级建模能力的提升，提升模型在多知识关联下的复杂推理能力。