GLM 基模具身智能算法实习生

1. 深入 GLM 基模团队，参与基座模型 Physical AI（具身智能）方向的预训练数据建设，围绕物理世界理解、空间与时序推理、机器人操作等能力，探索高质量预训练数据的构建与规模化扩展方案。
2. 面向真实世界与仿真环境数据，设计并验证可行的 Data Scaling 路径，提升训练数据的质量、多样性与有效性。通过训练与对照实验，分析不同数据类型、构建范式及分布对模型具身能力与泛化表现的影响。
3. 构建模型具身能力分析与评测体系，结合模型表现定位能力短板与数据问题，推动模型能力的针对性提升。
4. 结合 LLM Coding 与 Physical AI 能力，探索具身智能领域递归自我改进（RSI）的可行路径

1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先，优秀本科生亦可考虑。
2. 具备 LLM 或 VLM 的实际研发经验，参与过模型训练、训练数据建设或相关算法研究，能够独立开展模型实验、效果分析与问题排查，有明确的项目产出或研究成果。
3. 具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、大语言模型或多模态模型的架构与训练方法，熟练使用 Python、PyTorch 等工具，具备良好的代码实现与实验能力。
4. 对 Physical AI 有强烈的研究兴趣和技术理解，有具身智能或相关方向的研究、实践经验者优先。
5. 具备良好的研究判断力、自驱力和协作能力，能够跟踪前沿工作、提出可验证的研究假设，并通过扎实的实验分析和解决问题。

【加分项】

1. 对通过通用基座模型实现具身智能充满热情，愿意长期投入这一方向。
2. 有大规模 LLM 或 VLM 预训练经验，对数据构建、配比与 Scaling 有深入实践。
3. 在具身 Data Scaling 的某一方向有深入积累或突出专长，如真机数据、仿真环境与数据生成等。

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