明星AI初创诚招世界模型算法工程师(全职/实习)

世界模型招聘官 2026-02-25 14:00:52

【关于我们】
Manifold AI 流形空间 成立3个月获亿元级融资,中国学术界最早系统布局世界模型的实验室&工业界最早落地世界模型的团队。您也可以通过以下链接深入了解我们的技术愿景: https://mp.weixin.qq.com/s/WW4fOX6CmmbVWssxch_wMA

【工作地点】北上深

【职位描述】*特别优秀者可远程实习
1. 世界模型研发与优化:负责研发和优化世界模型算法,构建机器人的环境感知、状态预测和决策规划能力,提升机器人在复杂环境中的自主决策和适应性;
2. 多模态数据融合:开发适用于机器人端到端操作的多模态世界模型,整合视觉、语言、触觉等多模态信息,构建统一的环境表征和动态预测模型;
3. 时空特征学习:设计和优化机器人视频表征学习方法,从多模态数据中提取有效的时空特征表示,提升机器人的视觉空间推理和环境理解能力;
4. 强化学习与仿真:研究基于世界模型的机器人强化学习技术,开发高效的仿真环境,提升机器人在现实世界中的学习效率和泛化能力;
5. 技术前沿跟踪:跟踪世界模型、多模态学习、机器人学等领域的最新研究进展,推动技术创新和产业化应用落地。

【职位要求】
1. 专业背景:具有计算机视觉、人工智能、机器人学、认知科学等相关专业背景或相关行业工作经验;
2. 编程能力:熟练掌握主流深度学习框架(如PyTorch、JAX),具备优秀的编程能力和代码工程化经验;
3. 模型理解:对世界模型、生成模型(如Diffusion、GAN、Flow、Transformer等)有深入理解,有大规模模型训练经验,熟悉相关评测方法和基准测试;
4. 表征学习:熟悉多模态表征学习方法,能够从视频、图像、文本等数据中提取有效的特征表示,具备时序建模和动态预测经验;
5. 机器人技术:了解机器人端到端操作模型(如ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、RT-2、pi0等)及视觉-语言-导航大模型的前沿进展;
6. 强化学习:具备机器人强化学习技术经验,有真实环境下的实施和优化经验,熟悉仿真到现实的迁移学习;
7. 分布式训练:具备大规模分布式训练经验,能够处理海量多模态数据和大型模型,熟悉模型并行和数据并行技术;
8. 学术背景:在ICML、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、CoRL等会议发表论文,或在ACM等程序设计竞赛中获奖者优先考虑;
9. 个人素质:具有强烈的技术热情、创新思维和持续学习能力,能够独立思考和解决复杂技术问题。

期权+24%公积金+商保+高薪实习

投递邮箱:roy_intern@manifoldai.cn并抄送hr@manifoldai.cn , pdf简历命名:世界模型算法工程师-姓名

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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### HSMS/SEMI通讯E37说明书中文关键知识点 #### 一、HSMS概述 - **HSMS**(High-Speed SECS Message Service)是一种专为半导体工厂内部计算机之间进行高速消息传输而构建的通信标准。该标准旨在逐步取代原有的SEMIE4(SECS-I)和SEMIE13(SECS Message Service),特别是在需要高速数据交换或简单的点对点拓扑结构无法满足实际需求的情况下。 - HSMS的核心宗旨在于提供一种机制,使来自不同制造商的设备能够达成无缝对接和互操作状态,即便这些设备在设计理念和通信机制上存在显著差异。 - HSMS不仅适用于TCP/IP优先于OSI模型的应用环境,同时也能作为SEMIE4和SEMIE13的有效替代方案。 #### 二、HSMS的应用范围 - HSMS主要部署于半导体制造业中的计算机系统之间进行消息交换的场景,如自动化生产线、设备监控系统等。 - 该标准界定了通信接口,使得半导体工厂内的各类设备能够实现高效且可靠的数据传输。 #### 三、HSMS与其他标准的关系 - **SEMIE4 (SECS-I)**:规定了消息传输的基本规则和格式。 - **SEMIE5 (SECS-II)**:明确了消息的具体内容和结构。 - **IETF Documents**: - RFC791 - Internet协议 - RFC792 - Internet控制消息协议 - RFC793 - 传输控制协议 - RFC1120 - Internet主机通信层的要求 - RFC1340 - 指定号码 - **POSIX D...
内容概要:本文系统研究了虚拟同步发电机(VSG)的惯量-阻尼协同自适应并网控制策略,旨在提升微电网在并网过程中的频率稳定性与动态响应能力。通过Simulink搭建VSG控制模型,结合Matlab实现算法仿真,深入分析了惯量与阻尼参数的自适应调节机制,并融合黑启动、预同步控制、虚拟阻抗等关键技术,有效增强了系统在电网频率波动下的鲁棒性与功率分配均衡性。研究不仅构建了完整的VSG双机并联仿真平台,还验证了所提控制策略在微电网黑启动、并网切换及负载突变等典型工况下的可行性与优越性,为新能源并网系统的稳定性控制提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事新能源并网、微电网控制、虚拟同步机技术、电力电子与电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握虚拟同步发电机的核心控制原理及其在微电网中的应用;②学习惯量与阻尼参数的协同自适应调控方法,提升系统频率响应性能;③通过Simulink搭建双机并联VSG系统,完成黑启动、预同步、功率均分等关键过程的仿真验证;④为科研论文复现、课题设计或实际工程项目提供可复用的模型与算法参考。; 阅读建议:建议读者结合文中所述仿真模型与代码资源,按照控制策略的设计流程逐步实践,重点关注参数整定、控制环路设计及系统稳定性判据的分析。推荐关注公众号“荔枝科研社”获取完整资料包,以便深入理解并拓展至更复杂的多源协同控制场景。

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