具身基础模型算法算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 在具身智能这一前沿领域积累多模态大模型和机器人控制的实战经验
• 通过产出论文、开源项目或真实机器人能力，为未来申请顶尖高校博士或进入头部AI公司算法岗打下坚实基础
• 参与具身智能基础模型的研发，包括模型训练、数据分析和能力评测
• 研究视觉、语言、视频、动作等多模态统一建模技术，探索具身数据配方和Scaling Law
• 协助将模型在真实机器人上进行验证，并将优秀成果转化为论文或开源项目
• 扎实的深度学习基础和代码实现能力，熟悉主流深度学习框架
• 对多模态大模型、VLA（视觉-语言-动作模型）或机器人学习有深入理解或浓厚兴趣
• 具备较强的实验设计、数据分析与自主研究能力

申请策略

• 在简历或面试中展现对具身智能领域的长期关注和独立思考，而不仅仅是完成课程作业
• 突出在多模态大模型、VLA或生成模型相关的项目经验、论文发表或开源贡献
• 展示扎实的深度学习代码能力，如熟悉PyTorch，有模型复现或训练经验
• 强调自主研究能力和实验分析能力，可列举具体的科研课题或竞赛经历
• 提前了解并阅读具身智能、VLA（如RT-1, RT-2, Octo等）相关的最新顶会论文
• 熟悉机器人操作系统（ROS）或仿真环境（如Isaac Sim, MuJoCo），提升工程落地能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，清晰阐述背景、任务、行动和结果，重点突出你的独立思考和技术贡献
• 技术深度+广度：回答技术问题时，先给出核心概念和原理，再结合具体场景或最新论文进行延伸讨论
• 请介绍一下你参与过的多模态大模型或机器人学习相关的项目，你在其中解决了什么核心问题？
• 你如何理解VLA（视觉-语言-动作）模型？它与传统视觉或语言模型在架构和训练上有什么区别？
• 在模型训练或复现过程中，你遇到过哪些困难？是如何通过实验分析解决的？
• 如果要将一个在仿真环境中训练好的模型部署到真实机器人上，你认为会面临哪些挑战（Sim2Real）？
• 复习多模态大模型、Transformer架构、强化学习及机器人控制的基础知识
• 准备1-2个自己最熟悉的项目，深入思考其中的技术细节、优化空间及可能的改进方案