世界模型实习生-2027届

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间积累前沿技术经验，有机会转正为正式研究员
• 未来可向自动驾驶算法专家或AI研究员方向发展，参与核心算法研发
• 积累学术论文和开源项目经验，为进入顶尖AI团队或深造打下基础
• 研究自动驾驶世界模型的前沿算法，包括场景生成、未来预测等，推动技术落地
• 探索生成基座大模型在自动驾驶中的应用，如depth/semantic/flow等方向
• 与团队合作，将研究成果转化为实际应用，参与学术论文发表或开源项目
• 扎实的AIGC、多模态大模型或三维重建研究背景，熟悉Diffusion、NeRF、3DGS、VLM等技术
• 优秀的编程能力和算法实现能力，熟悉深度学习框架如PyTorch
• 良好的沟通和团队合作能力，能够自我驱动，快速学习新知识

申请策略

• 关注小米自动驾驶团队的技术博客或开源项目，了解其研究方向
• 在简历中突出与岗位相关的项目，并准备技术面试
• 突出AIGC、多模态大模型或三维重建相关的研究项目，展示技术深度
• 强调熟悉Diffusion、NeRF、3DGS等具体技术，并附上项目链接或论文
• 展示开源项目或竞赛获奖经历，体现实践能力
• 深入学习Diffusion模型和NeRF/3DGS，掌握最新论文和代码
• 加强多模态大模型（如VLM）的理解，尝试复现相关论文
• 提升编程能力，熟悉PyTorch等框架，并了解自动驾驶基础

面试指南

• 回答时结合项目经验，突出技术细节和成果
• 对于开放性问题，展示思考深度和前沿知识
• 强调团队合作和学习能力
• 请介绍你参与过的AIGC或三维重建项目，具体使用了哪些技术？
• 如何理解Diffusion模型在自动驾驶场景生成中的应用？
• 你如何看待世界模型在自动驾驶中的潜力和挑战？
• 请描述一个你解决复杂技术问题的经历
• 复习Diffusion、NeRF、3DGS等核心算法，准备相关项目案例