课题详情： 课题背景 随着大模型进入 Coding、Agent、Deep Research 等复杂任务场景，任务完成往往需要经历需求理解、规划、工具调用、执行、验证和纠错等多个步骤。传统评测更多关注最终结果是否正确，难以解释模型“为什么成功、为什么失败”。用户轨迹记录了完整任务过程，为建立更细粒度、可解释的过程级能力评估体系提供了重要基础。 课题挑战 1）过程结构难统一：不同任务的执行路径差异较大，需要研究跨任务的轨迹分阶段和能力表示方法。 2）中间步骤缺少真值：复杂任务通常存在多条合理路径，需要结合结果、环境反馈、用户行为和 LLM Judge 等信号判断过程质量。 3）关键错误难归因：需要从长轨迹中识别真正导致失败的关键步骤，并区分需求理解、规划、推理、工具调用、执行和验证等不同能力问题。 4）大规模评估成本高：需要兼顾评估准确性、可解释性和千万级真实轨迹下的计算效率。 具体工作 研究真实交互轨迹的结构化表示与自动分阶段方法；构建需求理解、规划、工具使用、执行、验证、纠错等过程级能力评价体系；研究基于多信号融合的关键错误检测和失败归因方法；进一步对不同模型版本、任务类型和业务场景形成过程级能力画像，并探索将评估结果用于训练数据筛选、专项评测和模型优化。 课题要求： 1.计算机/软件工程等相关专业硕士及博士； 2.熟悉大语言模型数据领域的相关研究工作和算法，拥有发表顶会论文、大模型研究工作、知名竞赛获奖、顶级研究机构或一线互联网工作经验者优先； 3.熟练使用Python、PyTorch和CUDA等语言及工具，具备快速阅读和复现论文的能力，熟练使用AI工具 vibe coding提效者优先； 4.具备优秀的分析和解决问题能力，良好的团队合作精神及沟通意识； 5.有大模型数据研发相关公司的实践经验或者科研成果，有深入的 data insight，丰富的通过数据优化提升LLM效果经验者优先。