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1、參與具身智能 LLM 技術(shù)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)，決策多模態(tài)感知（視覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)）與 LLM 融合的核心方案，攻克語(yǔ)言 - 動(dòng)作語(yǔ)義斷層、動(dòng)態(tài)環(huán)境決策泛化性不足等問(wèn)題。
2、負(fù)責(zé)LLM相關(guān)文本預(yù)處理全流程開(kāi)發(fā)及輸出（如長(zhǎng)文本截?cái)唷⒍嗄B(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊等），進(jìn)行底層數(shù)據(jù)清洗及仿真訓(xùn)練，適配模型輸入要求。
3、參與搭建高可用大模型服務(wù)架構(gòu)，解決多模型協(xié)同、跨平臺(tái)部署等工程問(wèn)題，支持云端與邊緣設(shè)備的靈活部署

1、了解LLM 底層架構(gòu)（ Transformer、GPT-4、LLaMA 3 系列），知曉 LLM模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署全流程。67
2、掌握Python、C 基本編程，具備一定的代碼開(kāi)發(fā)量；
3、有ROS2 機(jī)器人操作系統(tǒng)，了解DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式訓(xùn)練框架。
博士、碩士學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，有大模型研發(fā)或落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。