Algorithm Engineer · Hangzhou
用多模态大模型，
用多模态大模型，
构建会规划、能创作的智能体。
现于字节跳动 Seed 视觉应用，负责豆包 / 即梦创作 Agent 的架构演进与强化学习训练；此前在腾讯自研 QQ 业务大语言模型并落地生成式图像编辑。研究方向：Agent 系统、后训练与强化学习、多模态图文生成。
陈浩锟
垂野 / RigelChen
字节跳动 · 高级算法工程师
浙江大学 · 硕士
垂野 / RigelChen
字节跳动 · 高级算法工程师
浙江大学 · 硕士
Focus
在做什么
01
创作 Agent 架构演进
把创作 Agent 从 Planner + Function Calling 一路推进到 ReAct Loop，将线上串联的 VLM 工程链路升级为可训练、可评测、可 AB 的 Agent 模型体系，落地豆包与即梦，并复用至 Pippit、剪映。
02
Agent 强化学习
自研工具参数与工具选择的 rule-based RL，并沉淀 trace verifier、带图 verifier，让 RL 不只优化最终生成结果，也能约束中间推理与工具调用过程——工具选择准确率 95.14%，ID 幻觉率降到 0.71%。
03
图文生成数据与输入建模
为 DreamPoster、ETTA 构建百万级成对数据与多模态标注链路，并用 persona 模拟 + DPO 把用户开放式输入转成模型偏好的结构化 Prompt，支撑传图海报可用率达 88.55%。
Writing
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