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1. 研发面向人形机器人的运动操作模型,支持机器人在真实环境中完成复杂物理任务。 2. 参与多模态决策模型的设计和训练,融合视觉、语言、机器人状态和动作信息,提升机器人操作的泛化能力和鲁棒性。 3. 负责数据采集设计、模型训练、实验评测、部署优化等工作,推动算法在真实机器人系统中持续迭代。 4. 与硬件、控制、数据平台和应用团队协作,解决实机落地中的感知、决策、控制和系统集成问题。 5. 跟踪具身智能、机器人学习、多模态大模型等前沿进展,复现并转化有价值的研究成果。
1. 硕士研究生、本科生。 2. 计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业。 3. 熟悉深度学习、机器人学习、模仿学习、计算机视觉或多模态学习等相关方向。 4. 熟练使用 Python 和 PyTorch,具备良好的代码能力、实验能力和工程实现能力。 5. 善用 AI 工具提升研发效率,包括代码开发、实验分析、文献调研、自动化测试和技术文档撰写等。 6. 有机器人操作、双臂操作、多模态策略学习、模仿学习等相关经验者优先。 7. 理解真实机器人系统中的常见问题,如感知噪声、控制延迟和实机分布偏移等。 8. 有良好的自驱力、团队协作能力和跨部门沟通能力,对具身智能和机器人长期有热情。 9. 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。



