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崗位責(zé)任
1 世界模型研發(fā)與優(yōu)化負(fù)責(zé)研發(fā)和優(yōu)化世界模型算法，構(gòu)建機(jī)器人的環(huán)境感知狀態(tài)預(yù)測和決策規(guī)劃能力，提升機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主決策和適應(yīng)性 。
2 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合開發(fā)適用于機(jī)器人端到端操作的多模態(tài)世界模型，整合視覺語言觸覺等多模態(tài)信息，構(gòu)建統(tǒng)一的環(huán)境表征和動態(tài)預(yù)測模型 。
3 時(shí)空特征學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)和優(yōu)化機(jī)器人視頻表征學(xué)習(xí)方法，從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取有效的時(shí)空特征表示，提升機(jī)器人的視覺空間推理和環(huán)境理解能力 。
4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與仿真研究基于世界模型的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)高效的仿真環(huán)境，提升機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的學(xué)習(xí)效率和泛化能力 。
5 技術(shù)前沿跟蹤跟蹤世界模型多模態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用落地。

職位要求
1 專業(yè)背景具有計(jì)算機(jī)視覺人工智能機(jī)器人學(xué)認(rèn)知科學(xué)等相關(guān)專業(yè)背景或相關(guān)行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn) 。
2 編程能力熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorchJAX），具備優(yōu)秀的編程能力和代碼工程化經(jīng)驗(yàn) 。
3 模型理解對世界模型生成模型（如DiffusionGANFlowTransformer等）有深入理解，有大規(guī)模模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，熟悉相關(guān)評測方法和基準(zhǔn)測試 。
4 表征學(xué)習(xí)熟悉多模態(tài)表征學(xué)習(xí)方法，能夠從視頻圖像文本等數(shù)據(jù)中提取有效的特征表示，具備時(shí)序建模和動態(tài)預(yù)測經(jīng)驗(yàn) 。
5 機(jī)器人技術(shù)了解機(jī)器人端到端操作模型（如ACTDiffusion PolicyOpenVLART-2pi0等）及視覺-語言-導(dǎo)航大模型的前沿進(jìn)展 。
6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)具備機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，有真實(shí)環(huán)境下的實(shí)施和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，熟悉仿真到現(xiàn)實(shí)的遷移學(xué)習(xí) 。
7 分布式訓(xùn)練具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，能夠處理海量多模態(tài)數(shù)據(jù)和大型模型，熟悉模型并行和數(shù)據(jù)并行技術(shù) 。
8 學(xué)術(shù)背景在ICMLNeurIPSICLRICCVCVPRCoRL等會議發(fā)表論文，或在ACM等程序設(shè)計(jì)競賽中獲獎?wù)邇?yōu)先考慮。
9 個(gè)人素質(zhì)具有強(qiáng)烈的技術(shù)熱情創(chuàng)新思維和持續(xù)學(xué)習(xí)能力，能夠獨(dú)立思考和解決復(fù)雜技術(shù)問題。

職位類別：

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