【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

优缺点分析

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？