理想汽车【基座模型】-智能体服务技术专家

1. 面向大模型、具身智能、AI眼镜等场景，建设AI安全的测评与防御平台，科学评估AI安全水位，并为高并发业务大模型服务场景提供低打扰防御能力。 2. 深入了解大模型在业务应用中的安全问题，对智能体服务的的工具、知识、大模型应用提供系统性安全解决方案，解决AI与硬件结合的应用安全问题，在人与AI交互的过程中守护AI应用安全底线。 3. 通过语料去毒、再训练、强化学习等手段持续将大模型应用的安全政策与基座模型对齐。 4.不断探索技术新领域，推动技术能力的沉淀和技术氛围的建设。

我们是高德视觉技术中心，驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。我们团队致力于利用三维重建、生成式世界模型、多模态大模型等技术打通虚拟与现实，探索空间智能技术路线，让算法在真实应用中产生即时经济价值与社会影响力。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位职责： 1. 3D动/静态生产：利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑，并得到可交互的3D、长时序视频； 2. 世界模型构建：结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式，完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息，为强化学习提供基座； 3. 产线落地与性能优化：与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同，完善仿真数据链路； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 在此基础上，我们致力于研究Qwen面向具身智能领域的下一代基础模型，将Qwen强大的认知与推理能力赋予物理世界的机器人智能体，打破数字世界与物理世界的壁垒。团队的目标是研发能够理解人类意图、感知物理环境、并自主规划执行复杂任务的通用具身基础模型。我们相信，通过融合前沿的多模态大模型与机器人技术，我们将开创通用人工智能的下一个篇章，让AI真正走进并服务于现实生活。 工作职责： 1. 具身基础模型研究： 构建面向机器人的多模态基础模型，将视觉语言模型与机器人中心的物理世界理解与决策深度融合，构建具身领域的高质量的大规模真实与仿真数据集，设计并训练支持感知、动作、记忆、规划与语言理解统一的具身基础模型。 2. 测评基准建立：构建面向机器人多模态基础模型的能力基准，设计有效的测试基准，持续构建能反映基础模型在物理世界真实能力的高效测评系统。 3. 软硬件系统整合部署： 构建机器人软硬件一体化系统，将算法部署在真实机器人平台（如机械臂、人形机器人）上，进行端到端的验证与迭代，推动研究成果的实际落地。

美团基础研发平台，作为公司的核心技术平台，致力于“零售+科技”的战略发展。我们专注于智能体构建、大模型推理、多模态训练等核心技术，并通过FRIDAY模型工厂与应用工厂，为业务提供稳定、安全、易扩展与技术先进的平台技术和技术能力。我们聚焦于大模型和智能体的前沿算法研究和应用落地，致力于将先进的人工智能技术转化为实际的业务价值。 我们真诚邀请你加入我们，共同推动技术发展，创造行业价值。 1. 负责大模型智能体的关键技术能力沉淀，包括但不限于深度反思、知识和指令遵循、推理规划等。 2. 负责大模型基座能力增强，提升业务场景所需的基座能力。 3. 负责多模态大模型的应用实践，特别是语音文本融合的多模态大模型的应用。 4. 研发和优化智能体的function call、多智能体间协调，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界。 5. 深入理解本地生活服务业务场景，抽象业务所需的大模型基础能力深度优化，推动相关技术在实际业务中的应用。 6. 紧密跟踪业界前沿技术，结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。