工作职责 (1)前沿研究与探索:紧密跟踪并深入研究多模态大模型、生成式模型的最新进展。并探索和验证将这些前沿技术 应用于自动驾驶和机器人领域的可能性。 (2)VLA模型设计与训练:主导或参与设计面向自动驾驶场景或者机器人的VLA大模型，通过将模仿学习和强化学习 范式与大模型相结合，使其能够理解周边的三维场景以及人类指令，并输出安全、拟人化的行为决策。 (3)世界模型与闭环仿真:研究和构建能够进行时空预测的“世界模型”作为仿真器，将大模型智能体与仿真器深度结 合，从而构建一个可以安全、高效地进行虚拟测试和迭代的闭环仿真环境。 (4)数据驱动与数据闭环:构建高效、可扩展的数据闭环系统。从海量真实数据中自动挖掘高价值的困难场景，长尾场景等，同时保证数据分布的多样性与均衡性。

1.学历与基础:计算机科学、人工智能、机器人学或相关领域的硕士及以上学历，具备良好的编程能力，精通Pyth on及至常用深度学习框架，并对框架底层实现有一定了解。2.专业领域经验(至少精通以下一项): a.多模态大模型/VLA模型:拥有实际训练、微调或应用VLA模型以及多模态大模型框架的经验。理解多模态数据融 合、对齐和协同的关键技术。 b.生成式模型与世界模型:熟悉并实践过基于Difusion Models/自回归的时序生成模型，特别是在自动驾驶，机器人 等对数据时空一致性有高要求的任务上有成功应用经验。 c.端到端决策模型:在模仿学习或强化学习领域有深入研究，最好有将二者应用在端到端自动驾驶机器人模型的相 关项目经验。 4.具有丰富的自动驾驶项目开发与落地经验。加分项: 3.工程能力:具备优秀的学术或工程背景，展现出快速跟进、复现并改进领域内最新研究成果的能力。 1.在人工智能顶级国际会议/期刊上发表过论文:(如CVPR/ICCV/ECCV/NeurlIPS/ICLR/ICML/TPAMI等)