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1. 协助搭建与维护具身智能(VLA/RL)模型的自动化评测平台与基准(Benchmark)。 2. 参与仿真环境(如 Isaac Sim、SAPIEN、MuJoCo 等)与真实机器人自动化评测流程的对接与部署。 3. 协助设计视觉奖励自动生成、策略泛化性评估及评测可视化分析工具。 4. 定期汇总评测数据并输出分析报告,参加组会汇报。
1. 硕士研究生、本科生。 2. 计算机、机器人、自动化、人工智能等相关专业。 3. 熟练掌握 Python,了解强化学习或具身智能基本概念,熟悉至少一种物理仿真器。 4. 有具身智能评测基准构建、ROS/ROS2 或机器人仿真实验经验者优先。 5. 逻辑清晰,对算法性能评估与实验分析有浓厚兴趣。 6. 线下科研实习,实习周期6个月以上,每周预计投入30小时以上。



