生成式算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 作为实习生，可深度参与具身智能与生成式AI的交叉领域，积累稀缺研究经验
• 表现优异可转正为正式算法工程师，未来向技术专家或团队负责人方向发展
• 该领域人才稀缺，毕业后可进入头部AI公司或继续深造，职业前景广阔
• 跟踪生成式AI领域最新技术动态，将前沿算法应用于机器人动作、图像、视频等生成任务
• 设计并实现大规模生成模型，如Diffusion、Transformer等在机器人领域的特定应用
• 开发自动化数据管线，高效准备训练数据，提升模型迭代效率
• 扎实的机器学习基础，熟悉至少一个生成式AI方向（动作/图像/视频生成）
• 熟练掌握Autoregressive Model、Diffusion、Flow Matching、GAN、Transformer等主流算法
• 具备较强的工程实现能力，能独立设计和优化模型，有顶级会议论文或落地经验者优先

申请策略

• 提前了解智元机器人的技术方向和产品，在面试中展示对公司的关注和热情
• 准备一个简短的研究或项目介绍，突出个人贡献和技术亮点
• 突出生成式AI相关项目经验，尤其是动作/图像/视频生成方向
• 列出发表的顶级会议或期刊论文（如CVPR、NeurIPS、ICCV等）
• 展示熟练使用的框架和工具（如PyTorch、TensorFlow）以及复现过的主流模型
• 深入学习Diffusion、Flow Matching等近年热门生成模型的理论与代码
• 动手复现开源生成式项目，如Stable Diffusion、Motion Diffusion等
• 补充具身智能基础知识，了解机器人感知与控制的基本概念

面试指南

• 先给出明确结论，然后分步骤解释原理，最后结合实际项目举例
• 针对开放性问题，采用从宏观到微观的结构，先阐述总体观点，再具体展开
• 请详细讲解Diffusion模型的前向和反向过程，以及如何加速采样？
• 你之前做过哪些生成式AI项目？过程中遇到的最大技术挑战是什么？
• 如何看待生成式AI在机器人领域的应用前景？有哪些关键问题需要解决？
• 请推导一下Transformer中的self-attention公式，并解释多头注意力机制
• 复习生成式AI核心理论（Diffusion、GAN、Autoregressive等），并手推关键公式
• 准备2-3个深度参与的AI项目案例，包括背景、方法、结果和个人贡献