地平线VLA强化学习算法实习生

岗位职责 1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代； 2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护； 3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。

1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代； 2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护； 3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。

深度参与具身智能“感知-决策-行动”技术全链路的技术攻关，在以下一个或多个方向上进行深入研究： 1. 感知与决策规划：提升多模态大模型在具身场景下的能力表现，包括在复杂动态环境中对环境的空间理解，以及对复合任务的任务步骤拆解与任务状态判断能力。 2. 行动与控制：基于真机示教数据、增广数据以及海量互联网视频数据，训练机器人掌握高精度的操作技能。在机器人上研究并实践强化学习算法，优化机器人的动作策略，提升其在物理世界中的动作鲁棒性和技能泛化。 3. 数据增广：通过仿真和world model等方式对真机遥操数据进行规模化增广，探索如何解决真机遥操数据的稀缺问题。

1. 研究和开发先进的机器学习算法， 应用于智能辅助驾驶的各个领域，包括但不限于： - 端到端大模型 (VLA、世界模型等) - 环境感知 (目标检测、语义分割、多传感器融合等) - 决策规划 (路径规划、行为预测、运动控制等) 2. 探索和实现前沿的人工智能技术， 如深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等，以提升智能辅助驾驶系统的性能、安全性和可靠性。 3. 设计和开发大规模数据集， 用于训练和评估智能辅助驾驶算法。