美团【基座大模型北斗实习】具身智能系统与开放物理世界探索能力研究
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机或相关专业，博士优先； 2、在 ML / NLP / RL / CV / Speech 等相关方向有扎实的研究基础，在 ACL / EMNLP / NAACL / NeurIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / ICASSP 等顶…
工作职责
简介：从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于： 1、探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向。 2、探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成。 3、探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环境的搭建、数据合成和真机实验，研究通过自我进化的下一代智能提升的关键途径。
简介：我们认为，训练智能体系统的核心在于训练对任意复杂的环境进行合理交互、并在复合guidance 信号下充分进行系统级长程任务解决。这里，环境向真实物理世界演化是一个可以预见的方向，从而依赖模型在动态的、存在时序自变化的多模态环境下的探索与交互能力。为了激发这样的能力，一方面，我们认为游戏是一个高度可验证、同时充满训练潜力的场景；另一方面，如 minecraft / 原神 以至更复杂的开放世界环境更可以作为智能体系统在进行真实物理世界训练之前的一个练兵场。 具体的，我们关注如下研究目标： 1、探索通过在高度多样、丰富的游戏任务下进行大规模智能体训练，提高模型面对一般多模态场景的交互与融合模态推理能力。 2、探索趋向于真实物理世界的开放世界建模，为模型在真实物理世界下的训练和模拟训练提供坚实基础。 3、训练模型在动态、时序变化的开放世界下，自主进行感知、观察、探索、交互、任务推进的能力，并预期这样的能力作为真实物理世界训练的坚实前置基础，可以 minimize 所需的高成本真实物理世界训练量。
简介：本课题聚焦于超大规模预训练数据的深度理解、提纯与价值挖掘，建立数据与模型能力之间的因果联系，打造下一代万亿基座模型的高效数据引擎，致力于提升基座模型的智能上限。研究内容包括但不限于： 1、研发基于模型的高效数据质量评估、去重与清洗算法，提高数据质量、多样性和覆盖度。 2、深入探究数据分布与模型能力的因果关系，建立“训练数据-模型效果”归因机制，探索并突破基座模型的能力上限。 3、探索自动化数据筛选机制、动态配比（Data Mixture）与多阶段训练范式，探索不同类型数据对模型能力的Scaling Law。 4、构建科学、多维度的基座模型能力和潜力评估，驱动预训练数据策略的优化，形成高效的数据迭代闭环。
简介：原生多模态旨在以统一的范式处理文本、视觉、语音等各个模态的数据，从而更加自然地进行模态融合，以及通过scaling友好的训练范式，解锁模型智能的新维度。 研究课题包括但不限于： 1、探索early fusion阶段，引入图文交错/audio等多模态序列数据自监督预训练带来的scaling价值。 2、原生全模态预训练的training dynamic探究，模态之间的关系建模。 3、通过SFT / RL等手段，借助多模态token解锁模型新的智能维度，提升模型解决Robot/Gaming等物理世界问题的能力。
简介：探索下一代大模型训练范式，从模型结构、训练策略、数据策略、算力利用率等角度切入，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型 1、设计更高效的模型结构，提高给定数据量、计算量、硬件资源、输出序列长度等约束下的模型能力，如长序列能力、记忆能力等。 2、探索更科学和前沿的训练策略，对影响training dynamic的关键变量（如学习率、batchsize、初始化等）形成更科学的认知，探索diffusion LLM，test-time scaling等技术。 3、研究模型结构和数据的耦合关系，优化分阶段训练范式。 4、结合MLsys解决大规模训练中遇到的卡点问题，实现算法和工程联合设计。