| 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。 |