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具身基础模型算法专家
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- 设计并优化具身智能/无人机端到端的基础模型架构,探索面向物理世界感知、理解与决策的多模态统一模型;
- 研究具身智能的 Scaling Law,提升模型在复杂操作/无人机业务上的 zero-shot 泛化与跨场景迁移能力;
- 探索高效利用多样化、低成本数据源(Ego/Exo数据、互联网视频、真实采集数据)的训练方法,提升数据利用效率;
- 探索面向下一代的无人机端到端架构,建设适用于端到端模型的数据闭环链路
- 负责将AI工具与方法应用于算法研发全流程,提升开发效率与解决方案的智能化水平;
- 有VLA/VLM/LLM模型训练的经验,熟悉主流模型架构的原理与训练流程;
- 熟练使用 PyTorch/DeepSpeed等训练框架,具备扎实的工程能力;
具备以下至少一项技术背景
- 强化学习(GRPO/RECAP);生成式模型(Diffusion Policy/Video Action Model);
- 持续跟踪具身智能、多模态大模型等前沿方向,推动算法创新与工程落地;
- 熟练运用AI辅助工具(如代码生成、数据分析、模型调优等)进行算法开发与优化; 1.团队有丰富的算法/软硬件集成经验,丰富的训练资源和落地场景,无惧挑战,从0到1打造了低空物流配送系统。 2.团队聚焦多模态感知与机器人研究,鼓励探索VLA、世界模型等前沿技术, 在计算机视觉知名刊物上有多篇论文发表。
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