Momenta算法实习生（智驾大模型）

1.负责端到端智驾大模型的算法预研、算法突破与验证工作; 2.基于端到端大模型，进行世界模型算法预研，提升端到端模型效果和泛化性。

1. 设计并实现端到端智驾大模型，整合感知、规划与决策功能，提升模型的整体性能与效率； 2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力； 3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 4. 利用数据增强、迁移学习等方法，提升数据利用效率，优化模型的泛化能力； 5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果，探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

1、主导研发具备时空一致性的端到端智驾大模型(World Model)，聚焦视频生成相关技术落地，支撑环境建模、未来预测与策略评估等核心任务； 2、结合Diffusion/自回归等生成式模型，提升真实交通场景下的多模态预测、不确定性建模精度与鲁棒性； 3、泛化端到端模型性能，重点解决在长时序、复杂交互场景中的时空连贯性问题，保障模型的稳定性与泛化能力； 4、负责端到端模型在L4无人物流场景的规模化落地，推动技术从研发到实际应用的转化。

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。