共 4529 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1. 负责服务器产品、部件及芯片相关研发项目的项目管理工作，保证项目端到端的高效交付。 2. 制定并执行服务器研发项目的总体计划，包括进度、质量、成本和风险控制等。 3. 在项目研发过程中识别关键瓶颈与问题，推动问题闭环解决，确保项目按时、保质、保量完成。 4. 持续优化项目研发流程，改进流程中的薄弱环节，形成标准化的组织资产，提升团队整体效率。 5. 协调跨部门合作，包括研发、测试、采购、生产等相关方，确保项目顺利推进。
1. 负责大模型全模态后训练能力线的产品规划与设计，覆盖文本、视觉、语音、多模态等方向的训练解决方案，定义产品路线图与迭代节奏，推动后训练能力持续演进与行业领先。 2. 主导"开箱即用"CPT/SFT/RL 微调训练平台的产品设计与落地，联动算法与工程团队，将通义模型训练和评测算法沉淀为平台化能力，支撑用户使用自有数据高效完成个性化模型定制。 3. 搭建面向定制的数据工程能力，规划模型蒸馏与压缩产品，负责定制产物的全生命周期管理，设计微调任务的版本管理、任务进度与资源监控、微调模型评估、以及一键部署上线的链路，打通"训练—评估—部署"闭环。 4. 深入洞察 MaaS 平台客户的模型定制化需求，面向行业场景设计模型定制解决方案，推动通义基础模型与训练数据能力的产品化、商业化落地，服务高净值客户并实现规模化复制。 5. 跟踪大模型训练平台与 MaaS 行业趋势，分析竞品动态与客户反馈，建立产品效果评估与数据分析体系，持续优化产品竞争力、客户体验与商业收入。
1. 负责MaaS网关的产品规划与设计，构建模型服务统一接入层，覆盖鉴权、限流、路由、计量计费等能力，支撑企业客户稳定高效地调用模型服务。 2. 负责MaaS企业级能力的产品设计与迭代，包括多租户管理、权限管控、审计合规、数据安全等模块，满足大型企业客户在大模型落地过程中的企业级治理要求。 3. 负责MaaS 平台功能的产品规划，保障模型浏览、试用、开通、部署、监控的全链路用户体验，持续提升开发者与企业用户的使用效率与满意度。 4. 负责MaaS CLI与Agent工具链的产品设计，打造开发者友好的接入与调用体验，降低模型集成门槛，推动模型能力在Agent场景中的规模化和自动化应用。 5. 协同研发、算法、解决方案与运营团队推动产品落地，制定可量化的产品指标并基于数据持续优化迭代。
1. 负责 MaaS 模型托管部署产品的整体规划与全生命周期管理，定义模型接入、部署上线、运维迭代全流程的产品方案，持续降低客户使用门槛，提升托管模式的市场渗透率。 2. 深入理解企业级客户在性能确定性、资源与数据隔离、稳定性及合规等方面的核心诉求，定义产品形态、功能与交付标准。与基础设施、算法、工程团队紧密协作，将底层算力与推理能力抽象为客户易理解、可自助、可观测的产品。 3. 定义专属部署的 SLA 与可用性保障体系，与运营、SRE 团队协同落地，保障企业级服务的稳定与可信。设计专属部署的计费与商业化模式，输出有竞争力的定价策略与售卖组合，支撑 MaaS 业务商业化目标达成。 4. 制定部署产品的 GTM 策略，联动解决方案、销售与运营团队打造行业标杆案例，沉淀销售工具包与可复制打法，推动在重点行业客户中的规模化落地。 5. 对标国内外竞品的部署产品形态，持续跟踪 MaaS 赛道竞品动态与大模型客户需求变化，输出竞品分析与市场洞察，驱动产品功能与商业化策略的快速迭代。
1、负责和参与DPU芯片的应用场景与需求分析； 2、负责和参与DPU芯片架构方案的讨论与设计； 3、负责和参与DPU芯片各子系统微架构的方案设计与编码； 4、与验证团队协同完成芯片BUG收敛，包括芯片问题定位分析、Corner点识别和覆盖率分析等； 5、负责和参与模块的物理综合和设计。 Job responsibilities: 1. Be responsible for and participate in the analysis of application scenarios and requirements of DPU chips; 2. Be responsible for and participate in the discussion and design of DPU chip architecture; 3. Be responsible for and participate in the scheme design and coding of the microarchitecture of DPU chip subsystem; 4. Cooperate with the verification team to complete chip BUG convergence, including chip problem location analysis, Corner point identification and coverage analysis, etc; 5. Be responsible for and participate in the physical synthesis and design of modules.
职位描述 1. 运用科学的方法，分析业务与技术中的问题和机会，形成具有前瞻性和可操作性的结论或行动项。 2. 针对广告业务和技术进行数科体系建设，包括但不限于数据体系、分析方法论和分析工具。 3. 与产研团队合作，对业务结果负责。
1. 负责俄罗斯进口关和3PL配送的日常运营及方案完善； 2. 负责俄罗斯进口关和配送时效、成本及体验相关指标，跟踪日常运营数据，跟进日常运营事项，确保各项运营指标平稳持续提升； 3. 协同前中后台各团队及各供应商，做好俄罗斯关务和配送相关运营需求的承接及落地； 4. 负责俄罗斯关务和配送大促保障，支持各平台及中小商家客户的大中小促销，保障大促服务不降级；具备承担全链路大促保障的能力。 5. 支持其他业务团队、产品团队、技术团队、财务结算、法务等团队，输出关务和配送业务判断和决策等。
1. 负责泛俄跨境小包的产品设计及产品运营 2. 协调上下游资源方和产品技术团队推进俄向跨境解决方案和产品优化，提升和完善泛俄跨境产品竞争力 3. 协同质控运营快速响应系统调整，支持销售团队和服务团队保障客户体验 4. 处理日常信息下发、数据处理、分单路由、组网调整等产品实施工作
1. 负责1688平台AI客服Agent的架构设计、智能化对话系统构建； 2. 设计并优化电商场景下的意图理解、上下文记忆管理、wiki知识库应用，提升用户交互体验与AI客服的服务能力； 3. 联合产品、算法团队推进AI客服系统落地，通过数据驱动持续迭代模型性能并保障业务目标达成。
1、负责千问智能体开放平台的技术架构与演进方向，面向各类商业场景完成 Agent 端到端的系统接入与优化，制定垂直场景专家服务的接入技术规范与标准，让业务接入成本持续下降、迭代持续加速； 2、负责 Agent Infra 核心能力建设。把千问的核心能力整合成标准化服务，包括知识库、Skill 中心、Tool-Use 环境等，对基建的可用性、扩展性与使用体验负责。 3、负责高复杂度 Agent 场景的全链路技术方案，主导千万级系统的架构设计、稳定性保障与性能优化，对线上质量和业务结果负责； 4、判断并推动前沿技术落地，跟踪 Agent 框架、多模态与推理模型、Tool-Use 等方向进展，决定投入优先级，将有价值的技术转化为平台能力； 5、负责团队建设与管理，完成目标拆解、项目推进、能力建设与人才培养；与产品、算法、运营、业务团队协同，推动复杂项目高质量落地。
1. 负责跨境业务的业务规划和落地实施， 对指标敏感，有针对性的方法优化指标，制定用户增长、留存及转化路径，带领团队达成业务目标； 2. 探索跨境业务新场景与商业模式创新，尤其设计和落地生态业务，有突破性的策略，快速扩展海外市场，建立影响力； 3. 管理并培养业务团队，通过AI应用、数据驱动和敏捷迭代方法，确保团队目标与个人能力的持续提升。
我们正在从 0 到 1 搭建 Work（AI 协同办公）方向的 RL/RFT 训练数据体系，覆盖多个专业领域。端到端负责一个（或多个）领域的数据集从任务定义、instance 构造、reasoning 生成到分层验证的全链路，是模型训练飞轮里承上启下的关键位置。 1. 领域任务体系搭建（Taxonomy 设计） 对陌生专业领域做结构化拆解：一级领域 → 二级场景 → 任务类型 → instance 模板，产出可复用、可扩展的标注体系。 2. Instance 与 Reasoning 构造 设计 instance 结构（instruction + context + reasoning + output），并针对不同任务选择合适的 reasoning 获取路径（强模型蒸馏、模板化拆解、真实文本抽取、人机协作等）。保证 reasoning 是 SFT/RFT 训练可直接使用的高质量推理链。 3. 分层验证方案设计 针对不同任务定义分层校验机制：规则硬匹配 → 结构完整性 → LLM-as-judge（将主观判断拆解为 yes/no 子问题）。把"评价推理质量"这类模糊问题降维为可自动化、可追溯的子任务。 4. Rubric 与评分标准建设 制定各方向 Rubric、评分分级与标注案例库，定义黄金集（golden sets）和奖励信号（reward signals），确保训练数据质量可量化、可迭代。擅长大批量生成高质量 rubric，而不是拍脑袋写几条规则。 5. 轨迹标注与 Bad Case 归因 对模型 Rollout 产出的多步执行轨迹进行逐步标注（正确性 / 必要性 / 思考质量 / 整体 Reward），并对失败步骤做根因分类（模型能力不足 / 评测标准缺陷 / 任务定义模糊 / 运行依赖缺失），输出结构化改进清单驱动训练数据补充与评测体系修正。 6. 标注质量管控 建立双标一致性校验、金标抽检、系统性偏差检测与分歧仲裁机制，管理外部数据供应商交付质量、运营内部专家产能，确保标注间一致率 ≥80%，数据可直接用于 Reward Model 训练。 7. 外部协作与专家资源整合 与高校老师、领域专家协作定义验收标准、评审样本、迭代规范，把外部资源转化为规模化精标数据；管理供应商时能给出清晰的标注规范、边界案例和仲裁依据。 8. 数据 → 模型 → 评测 闭环 周期性输出数据质量报告，识别模型能力薄弱区间，指导算法团队调整 Rollout 抽样策略与难度分布；随模型迭代补充更高难度标注数据，保持 Reward Model 区分度。
1、根据公司业务发展战略，建立和完善公司产品知识库及培训体系，包括新员工入职培训、产品更新培训、销售技巧培训等； 2、深入研究数码产品（如AI眼镜、智能手机、可穿戴设备、智能家居等）的技术参数、核心卖点及竞品分析，开发生动、实用的产品培训课件和销售话术； 3、 组织并实施线上线下相结合的培训活动，包括但不限于产品发布会后的全员培训、区域销售团队巡讲、线上直播培训等，确保培训效果落地； 4、 建立培训效果评估机制，通过考核、问卷、销售数据对比等方式，持续优化培训内容和形式； 5、深入一线，了解销售团队在产品知识方面的痛点和难点，提供针对性的辅导和支持，协助解决客户异议； 6、密切关注智能眼镜行业发展趋势、新技术应用及竞品动态，及时更新培训内容，保持团队的市场敏锐度。
团队介绍：我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 数据在国际化场景真正成为业务发展的引擎，数据团队成员有数据工程师、研发工程师、数据科学家和算法同学。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台； 我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 1. 构建 AIDC 分国家数据运营资产体系，参与企业级 Data Agent 建设，深度融合大模型与业务数据，打造智能决策中枢，驱动数据从成本中心向价值引擎跃迁 2. 构建面向海外电商场景的数据智能化解决方案，为平台与商家提供市场洞察、机会发现、业务诊断与问题归因等核心能力，驱动业务精准把握行业脉搏、快速定位经营瓶颈、持续挖掘商业机会 3. 建设面向 Agent 可理解的语义引擎，涵盖业务建模、本体设计、指标语义化等，为 AI 智能体持续输送高质量、结构化的数据上下文 4. 设计并推动"数据→AI→反馈→数据"的飞轮闭环，以 AI 应用反馈持续打磨数据质量，以数据质量提升反哺模型效果与业务决策，实现数据价值的自增强循环
1.Responsible for merchant operation, daily business metric monitoring and delivery of merchant performance KPIs. 2.Conduct in-depth business analysis, diagnose operational problems and deliver effective optimization strategies. 3.Drive iteration and optimization of merchant-side operation tools and systems. Identify pain points from B-end merchants, deliver implementable optimization solutions, and follow up full function launch and implementation.
1. 负责省域内车业务的销售经营管理，制定门店经营计划，对目标结果达成负责； 2. 根据内外部经营情况，指导车门店运营，维护品牌形象，提升消费者满意度； 3. 制定部门经理、体验顾问、产品专家指导方案，指导并带领团队达成目标，辅导员工成长与发展。
1、专科及以上学历，5年以上游戏研发经验，有武侠类产品背景； 2、配合主美制定动作风格及规范；运用AI动作设计、动捕优化工具，搭建AI辅助工作模式，提升效率并校准AI输出，确保符合项目规范； 3、具备扎实动画功底、优秀手K能力，可独立完成高质量动作（动捕精修者优先）；借助AI辅助打磨细节，结合自身审美优化AI效果，弥补其质感与武侠韵味把控不足； 4、协同上下游沟通，具备产品意识；运用AI分析玩家动作偏好，结合自身判断优化设计，提升玩家沉浸感； 5、具备外包管理能力；借助AI批量审核外包动作资源，校准结果，保障质量与效率； 6、责任心、抗压性强，善沟通、爱学习；主动学习AI工具，优化流程并带动团队提升。
1.负责游戏角色美术技术方案规划与落地，建立涵盖模型、材质、服装、毛发、皮肤、眼球及微表情等模块的高品质制作标准与技术规范。 2. 主导角色渲染技术研发，设计并实现高质量Shader、材质系统与灯光表现方案，重点突破皮肤真实感、毛发物理表现及光影交互效果。 3. 优化角色美术管线，引入先进制作流程与自动化工具，提升角色产出效率、品质一致性与跨平台适配能力。 4. 针对移动端硬件特性，开展角色渲染、骨骼动画、灯光阴影、LOD等性能分析与深度优化，输出可落地的性能提升方案。 5. 参与骨骼绑定、面部微表情、布料模拟等动效技术方案设计，协同动画、美术与程序团队解决角色表现与运动的真实感问题。 6. 从技术实现与艺术审美双重维度把控角色最终品质，覆盖材质层次、灯光氛围、面部细节、镜头表现等环节，树立项目角色美术落地标杆。
1、活动运营策划，协助策划并执行站内推歌活动，负责主题歌单制作 2、参与音乐内容精细化运营，根据曲风、场景等对优质歌曲进行多维度分类 3、负责活动宣发投放，撰写宣发文案，提升活动曝光 4、定期整理并分析运营数据，为运营策略的调整提供数据支持和优化建议 5、深度参与 AI 活动后台的探索与共建，熟练运用各类 AI 工具提升内容运营效率，探索并沉淀 AI 驱动的运营新方法。
1. 协助大型线下活动全流程执行，跟进各模块进度，参与方案调研、竞品分析与创意头脑风暴； 2. 维护项目进度跟踪表，汇总周报，整理会议纪要并闭环跟进待办事项； 3. 对接供应商及合作方，推进物料制作、审批与交付，确保按时落地； 4. 监测抖音、B站、微博等平台活动预热内容，收集用户反馈、社区声量及亮点素材； 5. 支持品牌联名合作，跟进物料确认、生产进度及沟通记录归档； 6. 参与活动现场执行与应急协调，负责素材拍摄、数据统计及执行复盘支持。
1、深度参与或独立完成游戏营销视频的创意脚本撰写与分镜设计工作； 2、参与并负责各类游戏营销视频素材（含二三维动画PV、实拍纪录/广告/发布会、引擎动画、实机录制、AI 视频等）的制作监修与质量把控； 3、负责视频项目方案的策划与撰写，收集整理参考资料，参与创意脑暴，并承担视频剪辑与包装处理工作； 4、积极探索视频领域的 AIGC 工作流，挖掘 AI 视频在内容营销中的创新应用与可能性； 5、完成团队交办的其他游戏营销相关日常工作。
1.质量体系规划：负责第三方支付产品全链路质量保障体系规划与落地，制定测试策略、流程规范和质量标准，统一当前多业务域的测试管理； 2.团队目标与交付：根据部门质量管理体系战略目标，制定测试团队工作目标和能力建设，推进测试左移，确保产品高质量交付； 3.质量风险管控：识别项目质量风险，建立预警机制和应急预案，确保产品上线质量；建立全局质量度量体系和数据看板； 4.技术建设与 AI 转型：推进团队技术成长和测试理念创新，主导团队从传统测试向「AI 智能体 + 自动化」模式转型，包括： 1）引入 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术重构测试流程，推动 AI 辅助测试用例生成、智能问题归因等场景落地； 2）将 AI 融入接口自动化和回归测试体系，突破传统脚本自动化的覆盖率瓶颈； 3）搭建版本全生命周期质量评估模型，实现 AI 驱动的质量预警； 4）建立 AI 使用效能度量体系，定期输出 AI 应用情况报告； 5）主导研发流程改进，建立持续集成/持续交付流水线。 5.团队建设：负责团队成员招聘和培养，推动团队 AI 技能升级，建立人才梯队。
1. 行业运营：通过对市场趋势和用户洞察形成有效策略，基于目标拆解落地品类规划，对类目的买家体量和生意结果负责 2. 商家运营：具备商家视角，建立商家招募管理体系，制定并执行针对各类型商家和供给渠道的招募、洽谈及培养计划 3. 商品运营：针对用户需求特征制定类目、商品和场景策略，并根据商品生命周期和特性进行商品运营 4. 营销活动：基于行业发展和用户消费需求，根据大促情况追进大促商家报名以及大促完成情况
1. 分析在淘宝进行企业采购完整链路的体验，利用AI能力识别规则/体验/服务短板并推进优化迭代，结合拉新和权益激励进一步扩大企业客户的规模和口袋份额； 2. 基于企业客户需求，开发和推广企业采购agent等核心工具，引入AI能力帮助企业采购者降本增效，建设淘宝平台和采购agent等工具在企业采购领域的心智和影响力
1、有商家策略相关经验，能结合行业特性制定相关的商家分层方案，以及符合商家类型的成长策略建议 2、熟悉家装,家居,家电垂类行业经验，能结合真实商业场景，数据化定义和识别分类商家、商品、品类、人群、价格带等重要商业组成部分； 3、负责在日常和大促期间，建立多元数据分析方法论能深度分析看清业务问题、机会及破局点； 4、与行业leader高度配合，出谋划策，能将行业策略量化为数据考核的指标和过程监控管理，及时发现问题预警 5、行业重点项目落地的全程数据支持，包括寻找和设定合理有效的项目目标，协助行业项目立项 ，产出数据表支持项目的产品化接入和落地，全面客观评估结果； 6、负责将数据能力，产品化落地为小二端、商家端可运营产品，提升效率、效能。
1. 负责保健按摩行业商家的商品运营策略制定与执行，负责优化商品结构及对平台商家进行运营管理； 2. 基于数据分析驱动商家分层运营及GMV增长，协调品牌及商家预算和供应链资源提升转化率； 3. 挖掘行业趋势，并擅于用营销玩法加速推动品类健康可持续发展。
关于我们 / About Us 阿里巴巴国际站（Alibaba.com）是阿里巴巴集团旗下的全球领先的B2B跨境电商平台，致力于帮助全球中小企业实现数字化出海与全球化贸易。随着亚太区域业务的持续扩张，我们正在寻找一位经验丰富的海外招聘专家，为东南亚、日韩等核心市场的业务团队搭建高质量的人才梯队。 1、负责海外市场的中高端人才招聘全流程管理，确保招聘目标的高效达成 2、深入理解各目标市场的招聘生态与人才分布，搭建并维护多元化的招聘渠道网络，包括当地主流招聘平台及校园招聘资源 3、 与海外业务负责人及HR团队紧密协作，精准把握人才需求画像，提供专业的人才市场洞察与招聘策略建议 4、主导海外招聘流程的标准化建设与持续优化，推动数据化招聘管理，定期输出招聘效能分析报告 5、关注海外各市场的劳动法规、签证政策及用工合规要求，确保招聘全流程的合法合规
本岗位面向 Agent 应用的数据构建与算法优化，围绕真实业务核心场景，通过高质量数据、结构化知识、科学评测与精准归因，系统性提升 AI 应用在业务场景中的效果上限与稳定性，将 AI 转化为业务增长引擎。 本岗位适合希望从事以下工作的候选人投递： - 希望从事 AI 应用数据构建与自动化评测工作的候选人； - 希望从事模型后训练与 Agent 强化学习优化工作的候选人； - 希望从事多模态 AI 应用算法优化工作的候选人。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项（共同前提：深入业务场景完成问题建模与优化目标定义，围绕上下文工程持续开展效果归因与迭代）： 一、数据引擎与数据飞轮构建 - 建设多源异构数据的接入、清洗、加工与服务化管道，为训练与评测提供稳定的数据供给； - 打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）、动作轨迹（Trajectory）构造与高效蒸馏方案，跑通"业务—模型—反馈"的迭代闭环。 二、知识体系建设 - 设计语义层、本体与知识图谱、业务规则的结构化表达，沉淀高维知识资产； - 负责知识库（RAG）与记忆系统（Memory）的知识组织、切分策略与召回质量优化，持续提升上下文的准确性与信息密度。 三、评测体系构建 - 面向业务目标设计完备的效果评估体系，构建自动化评测框架与 LLM-as-a-Judge 方案； - 建设覆盖复杂多步任务的量化评估能力，建立离线评估与在线业务指标联动的评价闭环。 四、归因、因果分析与长程优化** - 建立 Agent 的系统化诊断与归因能力，通过因果分析与信用分配（Credit Assignment）定位长程任务中的失效环节，识别问题归属于数据、知识、上下文、策略或模型； - 构建"评测—归因—调优—回归"的自动化迭代闭环（Loop），持续提升长程任务的成功率与稳定性。 五、模型后训练与强化学习优化** - 基于业务数据开展 SFT、DPO 等偏好优化及 Agentic RL 训练； - 设计可工程化的 Reward 体系与 RL 训练环境，包括环境模拟与奖励验证，提升模型在垂直业务场景中的可控性、鲁棒性与泛化能力。
1、AI导购是一个技术综合型场景，业务包含首页底纹、猜你想搜、feed流、详情页、垂直渠道等场景，面向亿级别的C端用户，目的是推测用户的需求，引导用户尽快进行搜索和成交。面向AI时代，我们搜索空间从商品query扩展到知识query等更丰富的场景，支持商品增长和AI搜索增长双重引擎。 2、核心工作包含：生成式推荐AIGQ、猜你想搜Agent、电商场景的Memory机制建设、排序模型的ScalingUp等。 3、涉及的技术包含：SFT、Reasoning、RL、OPD、In-Context Learning, Agent、Model Distillation、token压缩、模型推理加速等方向在大模型工业级推荐等应用和研究。
我们在建设淘宝下全场景统一的多轮需求预测Agent，定位是：在淘宝购物过程中（搜前、搜中、搜后、购后），能够及时捕捉用户的兴趣偏好，通过query的方式对用户进行引导。该能力是淘宝搜索导购的一个重要能力，每天影响亿级别用户的消费决策。主要的工作包含不仅限于以下： 1、需求预测Agent的长程多轮推理与系统自进化：面向需求预测Agent在被动交互、隐式非稳态反馈与毫秒级延迟下的三重挑战，我们探索如何实现Session内多轮长程信用分配、如何构建预算感知的 Harness自进化机制、以及如何在毫秒预算内完成多层异质决策的单次高效推理，支撑端到端优化闭环。 2、电商场景下的基于用户多模态复杂行为的Memory系统设计：面向电商Agent在高频隐式多模态信号、意图非稳态耦合与工业级RT约束下的三重挑战，我们探索如何构建无显式边界 Session 的层级化记忆组织体系、如何实现基于信息增量驱动与规则约束的双轨衰减更新机制、支撑复杂场景下的精准记忆沉淀闭环。 3、多模态行为序列压缩与跨场景统一模型的融合训练和分级推理：面对行为序列膨胀与毫秒级延迟的双重约束，如何对文本/图片/行为meta进行差异化语义压缩以控制token规模；如何生成跨场景连贯的个性化Query表达，通过跨场景蒸馏将多场景能力融合至统一VLM。
