具身智能大模型技术研究-阿里星-阿里巴巴2027届实习生

近年来，大型模型（包括大型语言模型（LLMs）、视觉-语言模型（VLMs）和扩散模型（DMs））的突破性进展，为高级感知、抽象推理和生成建模带来了前所未有的能力。这些进步为赋予机器人更类人的智能和适应性提供了变革性机遇。尽管取得了显著进展，当前的具身智能大模型在现实世界部署时仍面临诸多限制。一个主要挑战是它们难以泛化到新任务、未见物体和动态环境。这通常源于缺乏固有的常识性判断和对物理世界的精确理解，而这些对于应对物理现实的不可预测性至关重要 。因此，开发新一代具身智能大模型，能够自主学习、适应并以人类水平的熟练度、安全性和多功能性执行复杂的开放世界操作任务。 1. 围绕具身智能中的计算机视觉、机器人学、强化学习、自然语言等人工智能问题开展研究。 2. 推动具身智能领域的技术落地，研究机械臂、轮式机器人、人形机器人等具身智能机器人的运动/感知/控制/规划/交互算法，包括但不限于具身机器人的物体操纵、移动抓取、移动导航等算法和三维物体或场景建模理解等算法，实现室内外复杂场景下具身智能机器人自主任务执行。 3. 参与机器人领域相关多模态大模型的构建，负责具身机器人的复杂任务规划，主动环境感知理解与交互，技能学习与控制等前沿算法研究，研发具有感知-控制-规划能力的具身智能大模型。

1. 具有机器人的控制、规划、感知算法的研究经验，熟悉深度学习，计算机视觉，多模态算法，机器人决策规划控制领域的前沿研究。 2. 极佳的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言。 3. 具备较强学习能力，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；对所在领域有热情，不惧困难与挑战，善于独立思考并反思总结。  4. 加分项：  1）有ACM/NOI/IOI、Kaggle、国内外数学大赛、机器学习、深度学习相关竞赛获奖者优先。 2）在国际知名期刊或会议（NeurIPS, ICML, ICLR，ICRA，IROS，CoRL，RSS，CVPR，ICCV，ECCV等）上发表过高水平论文者优先。 3）有多轴机械臂、足式机器人等机器人平台算法研发及工程经验者优先。