本课题聚焦小红书通用基座模型在真实业务 OOD 场景下的泛化性问题，围绕三个方向展开： 1）研究如何在训练阶段提升模型的 In-context Learning 与 OOD 泛化能力，包括任务抽象、数据构造、Prompt 模板改写与训练策略设计； 2）研究如何评测这些能力，建立真实 OOD 评测和面向领域任务构造的 ICL 能力评测方法，区分真正的泛化提升与同分布收益； 3）在模型固定的情况下，研究如何通过更好的 Context Engineering 提升模型在 OOD 任务上的表现。目标是沉淀可复用的训练、评测和 Context Engineering 方法，为小红书通用基座模型通过 Prompting 调用 API 更好服务业务提供支撑。 1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先； 2、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言； 3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验； 3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先； 5、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先； 6、在顶级学术会议或期刊发表论文，或ACM编程竞赛/机器学习等竞赛获奖； 7、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
