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1、參與語言 - 動作（VLA）大模型架構(gòu)設(shè)計，攻克多模態(tài)特征對齊、動作序列生成等核心技術(shù)，重點優(yōu)化模型在機器人操作、自主導(dǎo)航等任務(wù)中的端到端執(zhí)行能力。67
2、參與模型從研發(fā)到量產(chǎn)的全流程落地，設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案（含真機、仿真與合成數(shù)據(jù)），搭建訓(xùn)練管線并不斷優(yōu)化，提升算法在物理環(huán)境中的魯棒性。將 VLA 模型與ROS2系統(tǒng)、機器人運動控制模塊集成，解決軟硬件協(xié)同瓶頸，完成真機部署與性能調(diào)優(yōu)。67

1、了解Transformer 架構(gòu)，掌握 VLA 模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署流程。
2、了解模仿學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)算法原理，對主流大模型應(yīng)用實現(xiàn)方案有一定理解。6767
3、有ROS2 機器人操作系統(tǒng)，有 Franka、Fetch、Mobile Aloha 等真機開發(fā)經(jīng)驗，了解 Isaac Sim、MuJoCo 等仿真平臺者優(yōu)先。
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博士、碩士學(xué)歷，計算機科學(xué)與技術(shù)、機器人學(xué)、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等相關(guān)專業(yè)，研究方向聚焦具身智能、多模態(tài)大模型或機器人決策控制者優(yōu)先。 211、985院校