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| 岗位描述 |
1、多模态联合推理系统设计（1）研发端到端VLA架构，实现高层任务规划与低层动作生成的模态对齐，支持长程任务链（CoAT）的自主决策；（2）构建物理世界模型（WorldModel），解决仿真到现实的泛化鸿沟（Sim2Real），提升模型在复杂环境中的推理能力。2、动作生成与优化（1）开发扩散/自回归策略生成多模态动作轨迹，实现动作高速输出，满足机器人实时控制需求；（2）设计物理约束注入机制（如运动学可行性校验、碰撞避障），确保生成动作符合实体机器人动力学限制；（3）生成高维空间的灵巧长程操作动作。3、数据闭环与高效训练（1）构建问题驱动的数据引擎，融合主动学习与场景挖掘技术；（2）探索ScalingLaw规模化路径：从模型架构、数据量到算力的协同扩展。 |
| 资格条件 |
1、硕士研究生及以上学历，经济学、教育学、理学、工学、医学、管理学等相关专业，应聘年龄应在45周岁及以下；2、核心技术能力（1）精通VLA全栈技术链；（2）核心技术能力；（3）精通VLA全栈技术链；（4）架构：Transformer-basedVLA（PI0.5/OpenVLA）、扩散模型（DiffusionPolicy）、快慢脑系统；（5）训练：多机多卡大模型训练、强化学习奖励函数设计、世界模型驱动的RL；3、掌握物理建模工具3D高斯场景重建、IsaacSim/Gym/Gazebo高保真仿真、ROS1/ROS2实时控制框架。4、加分项（1）在机器人领域顶级会议/期刊（如SR/IJRR/RSS/T-RO/RA-L/JFR/ICRA/IROS等）发表过具身智能相关的研究论文；（2）在权威机器人竞赛（如RoboMaster,RoboCup等）中取得优异成绩。 |
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