通义研究型实习生 - 具身基础大模型
实习兼职通义研究型实习生地点：北京 | 杭州状态：招聘
工作描述
任职要求 1. 计算机科学、人工智能、机器人学、自动化或相关专业在读博士研究生； 2. 扎实的深度学习与大模型基础，熟悉 Transformer 架构、多模态对齐、自监督/弱监督学习等关键技术；有具身大模型的复现、训练或改进经验的优先； 3. 熟练掌握 Python，具备 PyTorch / JAX 等框架下的模型训练、调试与优化经验； 4. 对具身智能、VLA 模型、世界模型 有浓厚兴趣，并具备快速复现与改进前沿工作的能力； 5. 有如下任一能力者优先：具身大模型的复现、训练或改进经验；熟悉典型机器人仿真平台；有机器人平…
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包括英文材料
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
JAX+
https://docs.jax.dev/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html
JAX is a library for array-oriented numerical computation, with automatic differentiation and JIT compilation to enable high-performance machine learning research.
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