具身智能算法实习生

1、ICL-WAM融合算法研发：设计基于ICL的WAM任务表征学习方法，实现操作任务的上下文理解与零样本/少样本泛化 ；
2、Manipulation场景落地：将ICL+WAM算法集成至机械臂/灵巧手系统，解决抓取、插拔、装配等精细操作的语言→动作映射问题；
3、技术攻关：优化ICL在WAM中的长上下文利用效率、任务表征压缩策略，结合世界模型提升操作鲁棒性 ；
4、前沿跟踪与协作：跟进CoRL、ICRA等顶会成果，与硬件团队协同完成算法部署。

1、AI、机器人、自动化等相关专业；有顶会一作论文者优先；
2、理解In-Context Learning核心原理，有Few-shot学习、提示工程经验；
3、理解World Model / World Action Model基本概念（了解Dreamer、DreamZero、Cosmos等优先）；
4、熟悉机械臂/灵巧手Manipulation基础，有机器人操作项目经验；
5、熟练Python/PyTorch，了解ROS、Isaac Sim或Gazebo；
6、有算法工程化落地能力，能独立完成仿真→实物的算法迁移；
7、强问题导向、跨团队沟通能力与抗压能力。
加分项：有ICL + 世界模型在机器人操作中的项目经验；复现过InCLET、ReLIC或相关WM算法；熟悉VLA/VLM，有手眼协同、灵巧操作经验。