模块方向：具身大模型方向 课题方向：具身Agent的自监督探索与自我进化 方向内容：技能的自发涌现与结构化。但自监督探索往往得到的是一堆零散的 "行为碎片"，无法形成结构化、可复用的技能库。 自我进化的 "闭环难题" 。探索学习闭环极易 "卡住"—— 探索不到新东西就无法学习，不学习就无法提升探索能力。 Loop Engineering：闭环迭代的工程化死结。 岗位职责 技能自发发现与技能库构建。研究技能的分层组织与组合机制。 "探索 - 学习 - 规划 - 执行" 自我进化闭环系统设计。 开放世界持续学习，解决灾难性遗忘问题，优化持续学习（Continual Learning）在及机器人本体的应用。 Loop Engineering：自进化飞轮的工程化落地。 专业要求： 计算机、自动化、机器人、数学、认知科学等相关专业硕士及以上学历 深厚的机器学习理论功底，对自监督学习、表征学习、持续学习有深入研究 有强烈的学术好奇心，愿意探索 "还没有答案" 的问题 加分项： 有认知科学、发展心理学、神经科学跨学科背景 熟悉大语言模型 / 多模态模型，有 LLM 与机器人结合的研究经验 有大规模 ML 系统工程经验：参与过数据飞轮、MLOps、大规模训练平台、AutoML 等系统的设计与开发，理解 "算法只是冰山一角，系统才是进化的引擎"