小红书大模型技术创新与落地实践

话题概述:
大语言模型和多模态大模型技术日新月异，我将围绕团队近期发表的数十篇论文，详细介绍相关技术创新和落地实践成果。首先，分享情感陪聊的技术创新和产品落地经验，包括Agent驱动世界日志的主动记忆对话方法iPET，以及面向个性化ai搜索生成对话PaRT框架；接着，展示小红书翻译大模型的技术细节，包括利用强化学习思考推理快速唤醒大模型翻译能力MT-R1-Zero，社交生活化风格翻译大模型RedTrans，以及基于多模态多任务推理的图片翻译大模型MT3；最后，将介绍社交生活化领域大语言模型和多模态大模型的实际任务，以及我们提出的多模态推理大模型Vision-R1，领域大语言模型RedOne，以及在搜广推业务落地ScalingNote框架。

演讲题纲:
a. 多模态大模型技术创新（Vision-R1、Dynamic-llava、RedOne）
b. 多模态大模型在搜索、推荐、翻译、情感陪聊的应用（各1个案例 + 论文）。

话题亮点：
a、多模态大模型在小红书搜索、推荐、翻译等场景重要落地实践经验
b、大语言模型和多模态大模型的技术创新，包括Deepseek-R1多模态版本、大语言模型后训练的最佳实践方案等。