【LongCat实习】基座评测与认知分析-具身与开放物理世界探索

优缺点分析

角色解读

• 从实习成长为具身智能领域的研究员，参与行业标杆评测基准的建立，积累顶级会议论文发表经验
• 可转向美团内部AI核心部门的全职研究岗，或继续深造攻读博士
• 未来可发展成多模态与具身智能方向的架构师或技术专家，引领行业技术迭代
• 负责研究多模态大模型在具身智能中的泛化能力，通过数据扩展方案提升零样本学习效果
• 构建和优化世界模型，作为物理仿真引擎，结合仿真与真实数据实现泛化评测和强化学习
• 设计在线强化学习环境，包括仿真搭建、数据合成和真机实验，探索智能体的自我进化路径
• 需要扎实的编程能力，熟练掌握Python/C++，以及深度学习框架如PyTorch
• 具备多模态大模型或具身智能的研究经验，了解VLA、VA等前沿方向
• 熟悉强化学习原理，有仿真环境搭建和数据处理经验

申请策略

• 在简历中突出对具身智能领域的热情和独立思考能力，可附上相关技术博客或GitHub项目
• 了解美团在具身智能方向的公开工作（如LARYBench、WBench），在面试中展示对该领域的关注
• 重点突出深度学习、多模态或强化学习相关的项目经验和论文成果
• 展示编程能力，特别是Python/C++以及常用深度学习框架的使用
• 若有具身智能相关项目（如机器人控制、仿真实验等），需详细描述
• 提前复习多模态大模型（如CLIP、LLaVA）和强化学习（PPO、SAC）的核心原理
• 掌握基本的仿真环境搭建（如MuJoCo、Isaac Gym等），了解ROS可加分

面试指南

• 针对原理性问题，采用“定义-核心挑战-现有方法-改进方向”的结构
• 针对项目经验问题，使用STAR法则：背景、任务、行动、结果，并突出技术细节和量化成果
• 对于开放性观点题，先表明立场，再分点论述理由，并辅以技术实例
• 请解释多模态大模型在具身智能中的零样本泛化原理
• 描述你参与过的强化学习项目，包括环境设计、奖励设定和训练过程
• 如何设计一个数据扩展方案来提升VLA模型的泛化能力？
• 结合世界模型，谈谈仿真到真实的迁移方法有哪些挑战？
• 你对具身智能未来发展趋势的看法是什么？