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    主要职责: 1、世界模型研发: 利用海量视频与动态数据,训练具备物理规律预测能力的世界模型,让机器人具备「预见未来」与合成自我训练样本的能力。 2、VLA / 策略模型训练: 负责 Vision-Language-Action 大模型的架构设计与训练,将视觉输入与文本指令直接映射为机器人的控制轨迹或高维动作 Token(Action Tokens)。 3、模仿学习与强化学习: 运用行为克隆(BC)、逆强化学习(IRL)及离线强化学习(Offline RL)算法,从采集到的有限/非最优数据中提取最优控制策略。 4、Sim-to-Real 迁移优化: 设计领域随机化(Domain Randomization)与领域自适应(Domain Adaptation)策略,解决模型在模拟环境到真实世界部署时的「泛化鸿沟」。 任职要求: 1、计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业学位,或有同等分量的工业界经验。 2、至少 3 年以上使用 PyTorch 进行深度学习/强化学习模型训练的经验。 加分项: 1、具备 VLM(如 LLaVA)或视讯生成模型(如 Sora 类架构)的改装与微调经验,并成功将其引入机器人 Action 输出者。 2、具备人形机器人全身控制(WBC)或多指灵巧手(Dexterous Hand)操控模型的实车训练与调优经验。

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    核心职责 MCU 韧体开发: 高阶微处理器(MCU)架构设计与程序撰写。 无线与通讯协定: 开发 USB HID、2.4GHz 私有协议及低功耗蓝牙(BLE) 极致效能调校: 处理高达 4000Hz / 8000Hz 的超高回报率,将鼠标点击与移动延迟降到最低。 传感器与功耗最佳化: 整合鼠标光学传感器,并设计高效省电算法以延长电池续航力。 跨团队协作: 配合硬件工程师进行电路除错(Debugging),并支援 OTA 韧体更新。 必备条件 专业:电子、电机、资工相关科系。 核心语言: 精通 C / C++(具备扎实的指标与资料结构能力)。 芯片与规格: 熟悉 ARM Cortex-M 系列(如 Nordic, STM32 等)与 USB HID 规范。 硬件除错: 看得懂电路图,能操作逻辑分析仪、示波器等基本仪器。 加分条件 具备 Nordic (nRF52/nRF54) 芯片开发经验。 具备无线跳频(FHSS)算法开发经验。 有电竞鼠标相关开发经验(如按键防抖、轨迹抖动最佳化、PixArt 传感器调校)。 熟悉 Git 版本控制。

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