大模型预训练是构建强大语言模型的核心步骤，涉及从头开始训练模型或通过继续预训练来提升特定能力。AI Box专注于深入研究基础的预训练技术，我们专注于探索如何通过结合大规模高质量数据、优化模型设计与训练算法，训练出性能卓越的基础模型，亲手打造属于自己的大模型。

随着模型规模的不断增长，如何设计更高效的网络架构并降低计算成本成为关键挑战。AI Box致力于探索新型网络结构，如稀疏注意力机制、模块化设计等，同时研究模型轻量化技术，包括剪枝、量化、蒸馏等，以实现模型在资源受限环境下的高效部署。

慢思考推理模型旨在通过强化学习等技术，训练模型进行更深层次的逻辑推理和问题解决。AI Box致力于开发能够模拟人类“慢思考”过程的模型，使其在复杂任务中表现出更强的推理能力，如数学证明、复杂决策等场景。

智能体（Agent）技术是大模型走向实际应用的重要方向，涉及工具调用、任务规划等能力。AI Box专注于开发能够自主调用外部工具、结合检索增强生成（RAG）技术的智能体，使其在复杂环境中完成多步骤任务，并具备长期记忆和学习能力。

大语言模型在生成内容时可能出现“幻觉”问题，即生成与事实不符或逻辑错误的内容。AI Box致力于研究幻像检测与消除技术，提升模型的生成准确性和可靠性。

多模态大模型能够同时处理文本、图像、视频等多种模态的信息，是实现通用人工智能的重要方向。AI Box专注于图文预训练、视觉微调等技术，探索多模态模型在跨模态理解与生成任务中的应用，同时研究多模态幻像问题，提升模型的跨模态一致性。

推荐系统致力于理解用户偏好，为用户推荐心仪的商品、视频、音乐、工作岗位等。在当今信息爆炸的背景下，推荐系统被广泛应用于电商、短视频、新闻等平台，成为我们每个人生活中密不可分的一部分。AI Box 目前致力于结合自然语言技术和生成模型开发下一代推荐系统，使推荐系统“更懂用户”。