微信视频号-直播电商大模型驱动的“人货场”智能协同研究

课题背景： 直播电商业务的核心在于“人、货、场”三要素的动态协同与高效匹配，传统算法对非结构化内容理解的不足，以及主播端决策对人工经验的过度依赖。大模型技术的涌现为上述难题提供了新的解决范式。我们希望探索利用大模型的深层语义理解与推理能力，突破现有瓶颈，构建更懂用户、更助主播的直播电商基础能力，提升流量分发精度与主播带货的效率。 课题挑战：

1. 01

   多模态语义对齐与动态兴趣演化：如何结合大模型的内容理解与推理能力，跨越异构数据模态鸿沟，在复杂交互中精准捕捉用户隐式且动态演化的兴趣。

2. 02

   实时推理耗时及成本限制：大模型庞大的参数量带来了显著的推理延迟与高昂的算力开销，挑战在于如何在保证理解精度的前提下，满足直播场景的实时性要求和推理资源限制。

3. 03

   通用智能与垂直领域的适配：如何设计高效机制，使模型既保留通用推理能力，又能内化电商专业知识，更好地适配直播电商业务的需求。 具体工作： 你将参与到直播电商推荐与决策Agent系统设计、大模型轻量化与实时推理架构优化、直播电商多模态内容理解引擎构建等方面的工作。

1. 01

   计算机、人工智能等相关专业的硕士或博士生；

2. 02

   较强的工程实现能力，熟练掌握 Python 编程，熟悉TensorFlow，PyTorch等至少一个深度学习框架；

3. 03

   对 AI 前沿技术有热情，有较强的自驱力和学习能力，具备良好的沟通能力和团队协作意识；

4. 04

   在LLM调优、Agent开发或推荐系统等任一领域有研究和实战经验优先。