杭州
职位详情
职位描述：
随着大模型（VLM/LLM）的不断演进与广泛应用，其正加速融入智能汽车、具身智能系统、智能手机、AI眼镜等实体设备。新兴的应用场景和部署条件对模型在多模态交互、空间理解推理、工具调用、响应时延及能效表现方面提出了更严苛的需求。
我们期待你的加入，共同推进“物理AI”技术架构的革新，构建高效能、低延迟、具备规模化落地能力的多模态终端智能系统。项目涵盖但不限于以下核心研究方向：
1、面向多模态Agent的强化学习方法研究，推动实现从“指令响应型模型”到“可感知环境、自主规划、主动执行”的智能体跃迁；
2、终端侧大模型能力建设，聚焦多模态模型后训练策略、attention机制优化、MoE推理加速、模型稀疏化处理、低比特量化等技术，构建低内存占用、高推理吞吐的轻量化模型体系；
3、增强模型在三维空间感知、外部工具协同、复杂逻辑推理等任务中的综合能力，探索新一代具身智能的实现路径。
职位要求：
1、计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域背景，博士学历优先考虑；
2、曾在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等国际顶尖学术会议发表研究成果者优先；
3、具备持续产出高质量学术论文与技术专利的能力。
随着大模型（VLM/LLM）的不断演进与广泛应用，其正加速融入智能汽车、具身智能系统、智能手机、AI眼镜等实体设备。新兴的应用场景和部署条件对模型在多模态交互、空间理解推理、工具调用、响应时延及能效表现方面提出了更严苛的需求。
我们期待你的加入，共同推进“物理AI”技术架构的革新，构建高效能、低延迟、具备规模化落地能力的多模态终端智能系统。项目涵盖但不限于以下核心研究方向：
1、面向多模态Agent的强化学习方法研究，推动实现从“指令响应型模型”到“可感知环境、自主规划、主动执行”的智能体跃迁；
2、终端侧大模型能力建设，聚焦多模态模型后训练策略、attention机制优化、MoE推理加速、模型稀疏化处理、低比特量化等技术，构建低内存占用、高推理吞吐的轻量化模型体系；
3、增强模型在三维空间感知、外部工具协同、复杂逻辑推理等任务中的综合能力，探索新一代具身智能的实现路径。
职位要求：
1、计算机科学、人工智能、软件工程或相关领域背景，博士学历优先考虑；
2、曾在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等国际顶尖学术会议发表研究成果者优先；
3、具备持续产出高质量学术论文与技术专利的能力。
2026-07-26 12:23
IP属地：浙江杭州
职位福利
博士经验不限
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