具身智能方向研究实习生· 2026-08-10

北大仉老师组招募 5-7 名具身智能方向研究实习生，与北大、港中文研究者共同探索下一代具身基础模型。

北大仉老师组现招募 5-7 名具身智能方向研究实习生。 我们首先要有 match 的观点：什么是 frontier？对我们来说，有效和实用是 application research 的第一步。当然可以相信我们组发论文的能力，但首先要 novel and practical。 你将与来自北京大学、香港中文大学的研究者共同合作，探索下一代具身基础模型。我们希望构建的不只是能够输出动作的模型，而是真正面向物理世界原生设计的智能系统：理解环境、预测未来、进行推理，并在真实交互中持续学习。 🔬 主要研究方向 1️⃣ 具身原生模型 2️⃣ Ego Data / Human Data 3️⃣ 具身模型后训练 📚 近半年团队系列工作 ▫️ ManualVLA：利用多模态操作手册连接高层规划与底层动作执行，解决长程机器人操作任务。 ▫️ LaST0 基础模型：通过隐空间时空推理生成高频、精细的机器人动作。 ▫️ LaST-R1：使用强化学习联合优化机器人的隐空间物理推理与动作执行。 ▫️ TwinRL：利用数字孪生扩展真机强化学习的探索空间，提升真实机器人在线学习效率。 ▫️ LaST-HD：利用规模化人手数据学习共享物理动力学，实现 Human-to-Robot 跨本体迁移。 这些工作覆盖长程规划、隐空间推理、世界模型、真机强化学习、人类数据与具身模型后训练。未来，我们将进一步推动这些方向汇聚到统一的具身基础模型研究中。 👥 核心 Leader 刘家铭（PKU）：北大计算机学院博士生，仉老师组大师兄。主要从事机器人操纵与具身大模型方向的研究，曾以第一作者或共同第一作者身份在 CVPR、ICLR、RSS 等国际顶级会议上发表论文 22 篇，目前谷歌学术引用量 4000 余次。 陈浩（CUHK）：香港中文大学博士生，参与并主导多项具身基础模型系列工作，曾以第一作者或共同第一作者身份在 NeurIPS、ICLR、CVPR 等国际顶级会议上发表论文 9 篇。

🙋 我们希望你 - 熟悉 VLA 或 WAM 具身基础模型 - 具备较强的代码能力 - 同时希望你具备真机实操经验