具身智能 Agent 算法实习生· 2026-08-31

大模型规划 × VLA 执行 × 经验记忆，构建真正走进物理世界的智能体系统。线下实习 6 个月以上。

你将参与： 1）混合 Agent 架构：构建「大模型做任务拆分与感知决策、VLA 模型做底层操作」的混合架构，设计两者之间的任务分配、升级委托与验收机制。 2）智能体经验记忆系统：设计可外接的记忆模块，研究经验的写入、筛选与策展，构建按技能段索引的程序性知识库，让系统从真实交互中持续改进。 3）顶会论文产出：参与实验设计、结果整理与方法论总结，目标投递 ICLR、CVPR、ICRA、CoRL、RSS 等机器人与人工智能顶会。 研发链路：PLAN 大模型规划 → ACT VLA 执行 → LEARN 经验记忆。 我们会提供： · 充足计算资源：300+ 张 A800 / H20，人均可支配 GPU 算力 · 研究讨论指导：明确的科研方向以及系统位置拆解 · 真实机器人硬件：多台宇树 G1 人形机器人与双臂操作平台

大模型研究或机器人操作，满足一个方向即可，双修更佳。 · 大模型方向：具有真实研究或工程经验，包括 RAG / 记忆与检索系统、MoE 架构训练与优化、RL 后训练（RLHF / GRPO / 推理强化等）。 · 机器人操作方向：具有人形机器人或机械臂 manipulation 模型经验，包括 VLA、模仿学习，以及抓取与操作策略的训练和部署。 · 完整科研经历：有 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICRA、CoRL、RSS 等顶会投稿或中稿记录，完整走过「实验、写作、投稿」流程。 · 线下长期投入：能够在北京线下实习，持续 6 个月以上。 · 热爱人形机器人研究：相信具身智能会走进物理世界，愿意亲手构建「大模型规划 + 操作模型执行 + 经验记忆自我改进」的完整系统。我们以真实落地为最终标尺，而不只是刷新 benchmark 数字。