主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "【基座大模型北斗实习】具身智能系统与开放物理世界探索能力研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "简介：从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于：\n1、探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向。\n2、探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成。\n3、探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先；\n2、在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先；\n3、优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索、深耕一个领域的决心和定力。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"自然语言处理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先；2、在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先；3、优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；4、在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "【基座大模型北斗实习】具身智能系统与开放物理世界探索能力研究\n【基座大模型北斗实习】具身智能系统与开放物理世界探索能力研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-04-03\n\n岗位职责\n简介：从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于：\n1、探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向。\n2、探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成。\n3、探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径。\n\n岗位基本要求\n1、硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先；\n2、在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先；\n3、优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索、深耕一个领域的决心和定力。\n简介：从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于：\n1、探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向。\n2、探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成。\n3、探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径。\n1、硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先；\n2、在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶级会议发表论文者优先；\n3、优秀的代码和算法功底，具备工匠精神，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、在大模型领域或强化学习领域，主导过大影响力的项目或论文者优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索、深耕一个领域的决心和定力。",
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