课题详情： 课题背景： 随着多模态大模型能力不断提升，模型正从被动感知与理解走向具备规划、推理与行动能力的 Agent 范式。面向真实复杂任务，构建支持文本、视觉、音频、音视频等全模态输入，并能够完成复杂工具调用与多智能体协同的 Agentic Model，已成为多模态智能的重要研究方向。 课题挑战： 本课题的主要挑战在于，如何构建支持全模态输入的 Agent 模型，使其能够将感知、推理与工具调用进行统一建模，并在复杂任务中实现稳定有效的决策与执行；如何设计高质量的后训练数据，支撑模型在全模态场景下的指令跟随、工具使用与任务分解能力提升；此外，还需进一步探索多智能体协同机制，以及适用于全模态 multi-agent 场景的强化学习方法与训练范式。 具体工作： 参与全模态 Agent 后训练数据构建，开展后训练数据设计与实验研究，并探索全模态 multi-agent 强化学习算法。 课题要求： 学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。 技能要求：精通 PyTorch 框架与 Python 编程；深度掌握 Transformer 架构及主流 MLLM（如 LLaVA, Qwen-Audio, Qwen-Omni） 原理；熟悉 PPO、GRPO 等强化学习算法及 DeepSpeed/Megatron 分布式训练工具。 软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。