地平线VLA算法实习生
任职要求
【任职要求】 1、计算机、数学等相关专业在读硕士及以上学历； 2、具备扎实的数学和机器学习基础； 3、具有较强的编程能力、英文文献阅读能力、自我学习能力； 4、实习时间6个月以上，自我驱动，针对某一个方向独立深入研究，或参与主版本迭代。 【课题背景】 在自动驾驶等复杂场景中，智能系统需要对高吞吐、长时序的视觉流进行实时处理，同时兼顾低延迟、长时记忆与资源高效性。传统视觉语言动作（VLA）模型在处理 30 秒级视频时，token 规模可达百亿级，…
工作职责
【岗位职责】 -突破时序编码瓶颈：引入 Test-time-training 等技术，实现对物理世界时序信息的高效压缩与编码，在保持性能的同时，将 token 规模与算力开销降至可部署级别。 -构建场景化 VLA 数据体系：基于驾驶场景，构建覆盖空间感知、时序行为、长尾场景与因果推理的结构化数据体系，提升模型对物理世界的理解深度。 -实现实时闭环决策：在车载边缘设备上实现 24FPS 以上的实时推理，让模型从 “被动感知” 进化为 “主动决策”，支撑自动驾驶的长程规划与安全交互。
负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶和机器人场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力； 主导VLA模型预研，构建可泛化、高可解释性的多模态基座大模型，为未来6~12个月技术演进提供基础支撑； 与高校及实习生协作，探索VLA的长期发展方向，包括表征学习，具身智能、慢系统蒸馏快系统等核心议题； 撰写高水平论文、技术文档，推动VLA方向在CVPR、NeurIPS、ICLR、CoRL等会议中的学术影响力。
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物体位姿、状态、物理属性的精准理解，以及对复杂任务的任务推理与拆解能力。 2.行动与控制：基于真机示教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.仿真与虚实迁移：参与构建高逼真度的物理仿真环境（如 Isaac Sim, SAPIEN 等），用于大规模、低成本地训练和验证具身智能算法。
关于我们： AI Business 成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造，旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述： 1、负责多语言大语言模型（LLM）的预训练、微调及优化，探索高效训练策略（如低资源语种能力迁移、任务调度优化等），提升模型性能与跨文化场景适应性； 2、构建多模态大模型技术体系，包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取，支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合，开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统，优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力； 4、设计强化学习对齐算法（如RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如商品推荐、用户交互）的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署，包括模型压缩量化、GPU并行计算优化（如CUDA加速），确保高并发场景下的服务稳定性； 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术（如AIGC内容生成、多模态商品检索），推动技术规模化落地。
1、自动驾驶多模态算法研究与应用：负责自动驾驶领域的多模态大模型技术研究及算法开发，包括视觉语言模型（VLM）、一段式端到端模型，以及多模态大模型在复杂场景下的技术整合。 2、多模态感知基础模型研究：开展文本（Text）、视觉（Vision）与点云（Point）融合的多模态感知基础模型研究，包括但不限于4D表征、推理（Reasoning）感知、规划等研究方向。 3、视觉-语言-动作（VLA）大模型研究：负责基于视觉-语言-动作（VLA）架构的端到端方案研究，包括数据生产方案、VLA模型架构、效率优化等方向设计与研发。 4、预训练模型研发：研究基于未来帧预测的预训练模型，结合端到端框架设计，探索其在自动驾驶感知、决策与控制闭环中的可行性及性能提升方向。