微信搜索-大模型AI搜索研究与落地

课题背景： 随着大模型技术的发展，搜索正在从传统的“关键词检索”升级为“生成式问答+自动信息探索”的新范式，以AI Overview和AI Search Bot为代表的产品受到越来越多用户的青睐。研究构建AI搜索（AI-native Search）能力，落地并解决真实用户场景的效率和效果问题，是当前重要且极具挑战的课题。 具体研发内容包括但不限于：

1. 01

   检索增强的信息整合与推理技术：基于强化学习的答案生成优化、证据溯源、大模型可信评估与幻觉控制、复杂问题计算和推理等。

2. 02

   Agentic Search关键技术：搜索任务规划、多轮搜索与探索策略、工具调用、多Agent协作搜索。

3. 03

   利用用户信号持续优化AI搜索系统：短期和长期用户行为建模、RLHF、Online Learning、个性化搜索、长期用户价值优化等。

1. 01

   博士或者有优秀学术项目经历的硕士

2. 02

   计算机/人工智能相关专业，具有大模型研究经验，有业界高水平大模型实验室或公司实习、大模型方向顶会论文优先

3. 03

   具有大模型和搜索结合、AI agent、RL方向研究经验更佳

4. 04

   强烈的好奇心和自驱，对大模型研究和系统化落地有热情，有一定的用户视角产品理解力。