AI科研实习生

优缺点分析

角色解读

• 优秀实习经历可转为正式研究员，参与L4级自动驾驶核心算法开发
• 有机会发表顶会论文，积累学术声誉，为申请顶尖院校硕博或进入AI大厂加分
• 技术方向可向自动驾驶系统架构师或AI大模型专家发展
• 参与世界模型和端到端大模型的研发，优化自动驾驶的环境建模与时序预测能力
• 进行算法预研，提升模型在真实场景中的泛化性
• 协同团队进行顶会论文选题、实验设计和论文撰写，参与国际顶级赛事
• 扎实的深度学习基础，熟悉World Model、Diffusion Model、VLM等前沿模型
• 熟练使用PyTorch等深度学习框架，具备算法实现和调优能力
• 有学术研究能力，能阅读和复现顶会论文，有论文发表或编程竞赛获奖经验尤佳

申请策略

• 关注轻舟智航的技术博客或GitHub仓库，了解团队技术方向，在求职信中体现热情
• 准备一段代表性的项目代码或论文摘要，展示技术实力
• 突出编程竞赛获奖经历（如ACM、RoboMaster）或顶会论文发表
• 强调GitHub高星开源项目贡献或同等技术成果
• 展示自动驾驶、大模型相关实习或项目经验
• 提前了解World Model、Diffusion Model、VLM等算法，尝试复现相关论文
• 熟悉Stable Diffusion、OpenSora等开源框架，动手实验

面试指南

• 先定义概念，再结合自动驾驶场景说明其意义，最后举例或总结挑战
• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题
• 对于算法对比题，从原理、优缺点和应用场景三方面展开
• 请解释World Model在自动驾驶中的作用？
• 端到端自动驾驶模型面临的主要挑战是什么？
• 你如何评估一个生成模型的性能？
• 描述你参与过的开源项目或论文中遇到的技术难点及解决方案
• 对Diffusion Model和自回归模型的理解？