视觉基础模型实习生

优缺点分析

角色解读

• 短期可通过参与千卡集群的大规模训练和顶会论文发表，快速提升算法研究与工程落地能力
• 长期可向视觉基础模型算法专家、多模态大模型研究员或具身智能核心研发方向发展
• 研究并探索统一多模态建模与视觉基础模型的架构、训练目标及规模化学习方法
• 参与大模型的数据处理、分布式训练、实验分析与评测，验证新方法的泛化能力
• 撰写学术论文并推动基础模型开源，将研究成果推向国际顶级会议
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟练掌握 Python 和 PyTorch 框架
• 具备大模型训练、分布式训练及模型评测的实际工程经验
• 在多模态、生成模型或表征学习领域有深入的研究积累和文献调研能力

申请策略

• 提前了解地平线机器人实验室的最新研究成果和开源项目，在面试中展现对团队业务方向的深刻理解
• 重点突出在 CVPR、ICCV、NeurIPS 等顶级会议发表的论文，或在多模态、生成模型方向的研究项目
• 详细列出使用 PyTorch 进行大模型分布式训练、数据处理及评测的具体项目经验
• 若有具身智能、VLA 或机器人学习相关的项目或论文经历，务必放在显眼位置
• 深入学习分布式训练框架（如 Megatron-LM, DeepSpeed）及大模型微调技术
• 关注并复现最新的多模态大模型开源项目，提升工程落地能力

面试指南

• 论文/项目类问题：采用 STAR 法则，重点突出背景痛点、你的创新方法设计、实验对比结果及最终收益
• 系统设计/架构类问题：从数据流、模型结构、训练目标、优化策略四个维度进行结构化拆解和阐述
• 请详细介绍你发表的一篇关于多模态或视觉基础模型的论文，你的核心贡献和创新点是什么？
• 在分布式训练中，你是如何解决显存瓶颈或通信开销问题的？
• 如果让你设计一个统一感知与生成的视觉基础模型，你会如何设计其架构和训练目标？
• 针对具身智能场景，你认为视觉基础模型需要解决哪些核心痛点？
• 复习并深入理解自己简历中提到的每一个模型细节和实验数据，确保能应对深度的技术追问
• 提前阅读地平线机器人实验室近期发表的论文和开源代码，了解其技术栈和研究偏好