1、负责构建统一的多模态语义表示空间，研发前沿的多模态算法，解决跨模态内容对齐、细粒度特征理解与关联性建模等核心问题，为下游任务提供高质量的Embedding和SID。 2、主导电商多模态大模型（MLLMs）的持续预训练和指令微调（SFT），开发精准的商品图谱、用户意图理解、跨模态检索等核心能力，赋能搜索、推荐等业务。 3、探索并应用强化学习技术（如DPO\GRPO等），构建精准的Reward Model，对多模态内容的深度语义、层级分类等进行建模，使其理解和判断标准更贴近人类偏好与业务目标，提升内容分发效率与转化效果。 4、探索生成式推荐（LLM-based GR）的建设和迭代，包括端到端结构优化、样本设计、Scaling law、CoT、强化学习Reward构建等。