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实习【LongCat实习】具身智能前沿技术研究
北京/上海 · 实习 · 博士
长期有效
任职要求
- 1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人、软件工程、计算机视觉、自然语言处理等相关专业，博士优先；
- 2.具备优秀的编程能力，熟悉PyTorch，有大规模分布式训练和物理仿真引擎（Isaac Gym, Sapien, MuJoCo）使用经验；
- 3.在CV、NLP、Robotics、RL等领域顶级会议（CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, ICLR, ICRA, IROS等）有高质量论文发表；
- 4.具有良好的沟通协作能力，对物理世界充满好奇心，有志于解决机器人领域的真实痛点问题。
- 【为什么是我们】
- 1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练；
- 2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。
岗位描述
【岗位职责】
具身智能是通往通用人工智能（AGI）的“最后一块拼图”，也是将AI从数字世界（Digital World）引入物理世界（Physical World）的关键枢纽。真正的智能不应仅存在于对话框中，而应具备理解物理法则、感知复杂环境并执行精准操作的能力。本课题致力于打造世界一流的具身智能团队，构建统一的感知-决策-控制底层架构。我们探索将视觉、语言与动作指令深度耦合，赋予机器人像人类一样“看懂世界、预判未来、灵活操作、自然交互”的原生能力，挑战物理世界中的复杂长程任务，推动具身智能从实验室走向千家万户。
具体地，我们关注如下研究方向：
- 1.具身大模型感知与决策：探索构建端到端（End-to-End）的Vision-Language-Action（VLA）大模型。研究如何将海量互联网多模态数据与机器人异构动作数据进行统一表征预训练，提升模型在开放场景下的零样本任务泛化能力，实现从高层逻辑推理到底层电机控制指令的平滑映射。
- 2.物理世界模型与因果推理：研究基于生成式架构的物理世界模型，使机器人能够通过视频生成或状态预测“预判”行动后果。探索如何在大模型中建模物理定律（重力、摩擦、刚性/流体等），通过想象进行自监督学习和虚拟进化，解决物理实验数据稀缺与长尾场景模拟的难题。
- 3.视觉语义导航与长程规划：针对大尺度、动态变化的未知环境，研究结合常识推理的视觉语言导航（VLN）技术。利用大语言模型的逻辑链（CoT）能力，将复杂的模糊指令分解为可执行的动作序列，解决具身智能在复杂物理空间中的定位、语义地图构建及长程任务中的意图保持问题。
- 4.敏捷运动控制与精细操作：探索强化学习（RL）与大模型结合的全身协同控制方案。包括但不限于：人形机器人的复杂地形敏捷行走、基于触觉-视觉融合的多指灵巧手精细操作。研究如何通过Sim-to-Real技术将大规模仿真学习的策略高效迁移至真实硬件，实现丝滑的物理动作输出。
- 5.具身人机交互与在线进化：构建自然的自然语言/手势交互界面，使机器人能理解人类的情境、反馈并进行修正。研究基于人类反馈的具身强化学习与示范学习，使智能体能够在与环境、人类互动的过程中实现技能的增量学习与自我迭代。
【任职要求】
- 1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人、软件工程、计算机视觉、自然语言处理等相关专业，博士优先；
- 2.具备优秀的编程能力，熟悉PyTorch，有大规模分布式训练和物理仿真引擎（Isaac Gym, Sapien, MuJoCo）使用经验；
- 3.在CV、NLP、Robotics、RL等领域顶级会议（CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, ICLR, ICRA, IROS等）有高质量论文发表；
- 4.具有良好的沟通协作能力，对物理世界充满好奇心，有志于解决机器人领域的真实痛点问题。
【为什么是我们】
- 1.全栈顶配算力支持，依托美团大规模算力集群，提供千卡至万卡级算力支持，具备成熟的分布式训练与低延迟推理优化栈，保障 世界动作模型与 VLA 大规模训练；
- 2.与优秀人才同行，你将与行业顶尖的大模型研究员及机器人领域专家并肩作战，共同攻克具身智能的技术难点。
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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