TGT专项- 面向机器人任务的多模态VLA大模型轻量化和闭环控制研究

1、多模态大模型开发与优化：参与VLA大模型的训练、微调和部署，提升模型在机器人任务上的表现，探索多模态对齐方法，优化视觉、语言与机器人动作的联合表征； 2、具身智能任务适配：研究如何将VLA模型适配到真实机器人场景，涉及高效Prompt工程或轻量化微调策略，降低计算成本； 3、在仿真环境中构建多模态交互任务测试集，评估模型泛化性，将语言和视觉指令转化为可执行的动作序列；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2、熟练使用Python或C++，熟悉Pytorch或TensorFlow，有大模型训练或微调的经验，掌握多模态模型基础，了解视觉语言的训练方法； 3、有过机器人竞赛经验，发表过机器人、计算机视觉顶会论文者优先； 5、对机器人技术有强烈热情，具备快速学习能力和工程落地思维。