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【LongCat大模型人才校招】基座评测与认知分析-具身与开放物理世界探索
【LongCat大模型人才校招】基座评测与认知分析-具身与开放物理世界探索
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
世界模型
具身智能
多模态大模型
强化学习
数据合成
Gpt时刻
Va
VLA
AI 估算 · 25k–35k
美团校招AI研究岗薪资处于行业领先，结合硕士学历和岗位技术前沿性，月薪2.5-3.5万，15薪具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于美团基础研发平台，聚焦具身智能与大模型前沿领域
你将参与探索多模态大模型在具身场景的泛化能力，通过数据扩展、世界模型仿真和在线强化学习等方向推动智能体实现跨本体、跨任务的零样本泛化
适合对具身智能、多模态大模型研究有浓厚兴趣的校招同学
最低要求
硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业
熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力
具有深度学习和大模型原理的基础知识，具有多模态大模型、具身智能之一的研究经验
良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力
对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神
工作职责
探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向
探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成
探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位属于前沿技术领域，多模态大模型+具身智能是未来AI的重要方向，发展空间大
- 美团作为互联网大厂，资源充足，数据集和算力有保障，且有实际业务场景落地
- 团队已有行业标杆工作（LARYBench等），能快速积累高质量研究成果，提升个人影响力
- 校招岗位，培养体系完善，导师带教，成长路径清晰
- 具身智能尚处于早期探索阶段，研究难度大，需要较强的独立思考和创新能力
- 需要同时掌握仿真和真机实验，跨学科知识要求高，学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 工作节奏可能较快，需要快速迭代实验和产出结果，压力较大
- 适合对多模态大模型和机器人技术有强烈兴趣、具备扎实编程和深度学习基础、乐于挑战前沿难题的校招同学
角色解读
- 在具身智能领域深耕，成长为算法专家或技术骨干，主导核心项目
- 横向拓展至多模态大模型、机器人控制等交叉领域，成为全栈式研究员
- 往技术管理方向发展，带领团队攻关具身智能的关键难题，推动业务落地
- 研究如何将多模态大模型的能力迁移到机器人等物理实体上，实现零样本或少样本的跨任务泛化
- 设计和开发数据扩展方案，利用人类数据训练具身模型，探索隐式动作和统一模型等方向
- 构建世界模型作为仿真引擎，用于评测、强化学习训练和多样化数据合成
- 开展在线强化学习实验，搭建仿真环境并部署真机实验，推动智能体自我进化
- 扎实的编程能力，熟练掌握Python/C++，具备良好的工程实现能力
- 深度学习理论基础，熟悉大模型原理，具备多模态或具身智能研究经验
- 对具身智能、世界模型、强化学习等方向有深入理解，能独立设计实验方案
- 良好的文献阅读和前沿追踪能力，能快速复现和改进最新算法
申请策略
- 在简历或求职信中表达对具身智能未来的看法，展示对团队工作的了解和认同
- 准备一个技术分享或Demo，展示自己的研究或项目成果，增加面试印象分
- 重点突出多模态、具身智能或相关方向的研究经历，包括发表的论文、竞赛奖项或开源项目
- 强调编程功底和工程能力，列出熟悉的编程语言和框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 展示对世界模型、强化学习或数据合成等技术的理解和实践，附上GitHub链接或项目简介
- 体现团队协作和解决问题的能力，用具体案例说明如何克服技术难点
- 阅读团队已发表的论文（LARYBench、WBench等），理解其方法和评价指标
- 动手复现一些具身智能的经典工作，如RT-2、PaLM-E等，熟悉仿真环境（MuJoCo、Habitat等）
面试指南
- STAR原则：描述项目背景、目标、方法、结果和个人贡献，突出创新点和难点解决
- 分点论述：先给出总体观点，再拆解为几个方面，举例佐证，最后总结
- 对比分析：从不同方案（如data-scaling vs 世界模型）的优劣出发，结合文献和已有工作，展示辩证思考
- 请详细介绍一下你参与过的多模态或具身智能项目，你在其中的贡献是什么？
- 如何看待当前具身智能的泛化瓶颈？你认为数据扩展和世界模型哪种路线更有希望？
- 解释一下Latent Action和Unified Model的概念，并讨论它们的优缺点
- 设计一个实验，验证VLA模型在跨本体任务上的泛化能力，你会怎么做？
- 你对强化学习中的样本效率问题有什么看法？在物理世界中如何缓解？
职位点评
76
综合评分
美团具身智能校招岗，前沿技术栈、顶级研究平台，薪资优厚但WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合追求技术成长、愿意投入时间钻研前沿领域、对具身智能充满热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
75中等
美团校招薪资待遇在大厂中具有竞争力，硕士AI岗月薪2.5-3.5万，年包40-50万，福利完善（五险一金、补充医疗、餐补等），但作为校招岗位，初始薪资低于社招资深岗位。
薪资信号未披露（AI估算：25K-35K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦具身智能和大模型前沿，团队已产出行业标杆工作，能接触到最新技术栈（多模态、世界模型、强化学习）。校招有导师制和内部培训，晋升通道明确，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、具身智能、世界模型、强化学习、VLA、数据合成
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京望京或总部，需现场办公。未提及弹性工时或远程选项，互联网大厂研发岗通常有加班文化，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
具身智能被认为是AI的终极方向之一，对社会智能化转型有重要推动意义。美团在生活服务场景的机器人应用前景广阔，岗位能直接参与创造改变生活的技术。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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