职位描述1.研究三维重建方法，包括3DGS、VGGT类技术，实现从单目/多视图，单帧/多帧，到高质量三维场景的云端离线重建，以及蒸馏到端侧进行实时重建。 2.优化三维重建模型的泛化能力、几何精度与渲染效率，支持跨本体，探索更高效的3D表示与可微渲染技术。 3.具备高精度，高泛化的视觉定位和空间记忆能力，并部署到端侧。 4.研究将VLM与三维空间重建结合的基础模型，支持在三维空间的Grounding和空间理解能力，以及设计面向机器人操作与导航的感知-理解-决策一体化架构。 5.研发视觉、语言与空间记忆的VLN算法，使机器人能够理解自然语言指令，在未知环境中自主规划路径，安全顺利的完成导航任务，并具备记忆能力。 6.构建大规模4D场景数据集，设计自监督/弱监督预训练任务，提升模型在开放世界中的鲁棒性。 7.算法工程落地与前沿创新，负责算法的部署与优化，包括模型压缩、量化、端侧加速。8.持续跟踪顶会最新成果，将创新技术转化为专利或顶会论文，保持技术领先性。任职要求1.计算机、人工智能、数学、控制科学与工程、机器人学、自动化等相关专业； 2.具备较强的代码编写和算法实现能力，熟悉Pytorch、开源训练框架； 3.具备较强的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够积极参与团队协作，快速适应技术迭代； 4.具有大模型预训练/后训练、视频理解模型、3DGS/4DGS大模型、三维重建等实践经验者优先； 5.在相关方向发表过顶级会议（如NeurIPS、CVPR、ICCV、ICLR、ECCV、ICML、AAAI等）优先。
