通用具身智能项目组认为通用具身智能将是继大语言模型，多模态基础模型之后，实现通用人工智能的最后一个里程碑，将会在未来几年成为人工智能最前沿研究的重点方向之一。与自然语言处理领域不同，目前具身智能领域尚未形成一套像GPT的预训练+指令微调+RLHF一样统一而又行之有效的学习范式，我们相信这个情况将在未来几年发生改变，并正以此为目标开展前沿的基础算法研究。就像GPT在互联网规模的语料上学习到丰富的知识从而实现通用智能，互联网规模的视频数据中包含了丰富的关于物理世界的知识和信息，包括物理世界中具身智能体（比如人类和动物等）的行为，因此我们认为视频数据将成为实现通用具身智能的重要数据来源，如何有效地利用视频数据来实现多任务多具身的泛化能力将成为通向通用具身智能道路上的关键挑战。
成功的申请者将获得：
1、 参与通用具身智能前沿算法研究的机会，与研究院的PI，研究员和实习生等科研人员合作，一起讨论，探索并尝试解决具有挑战性的研究问题。
2、 在大规模GPU集群上训练，改进并验证深度学习算法的经验
3、 撰写并发表学术论文，参加国际学术会议与学术同行交流的机会
我们对申请者的期待：
1、 善于思考，热爱钻研，具有良好的逻辑思维，科学素养和合作精神
2、 有扎实的数学基础，对机器学习领域有较为广泛的了解
3、 能对机器学习领域的科研论文和方法形成深入独到的见解
简历投递：
请将个人简历发送邮件至pr@sqz.ac.cn ，邮件主题请命名为：岗位名称+姓名。
