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课题介绍 - 探索world action大模型预训练、后训练高效数据闭环迭代范式 - 负责端到端大模型Policy、Env Generation、价值评估紧耦合的模型架构设计、训练及优化 - 主导模型与数据结合的高效闭环训练、数据Scaling范式(预训练/SFT/RL)研究 - 参与多任务、多Scenario 训练、Benchmark数据集制作及筛选,评测指标设计 预期产出 - Physical AI行业顶级的科技报告与技术论文; - 结合蔚来百万辆智能辅助驾驶车辆实现高效的数据闭环迭代
- 精通VLA/WA/WM算法的原理,熟练掌握大模型训练、微调方法;
- 扎实的数学基础(概率统计、优化、图论);
- 熟练掌握Python/C++编程及PyTorch/TensorFlow等深度学习训练框架;
- (加分)发表过智能辅助驾驶 / 具身智能相关方向的高权重 / 高技术影响力论文,具备对世界模型的体系化认知能力;
- (加分)在国内外顶尖高校实验室或企业核心模型团队参与数据Scaling工作;
- 学历:博士在读优先,计算机/AI/自动化/运筹学/数学等相关专业;
- 实习时长6个月以上。



