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- 09-28 14:00 更新
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来源:
北京大学
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浙江省宁波市
职位详情
岗位职责:
1. 建立多源EGO数据的质量评估与有效性验证体系,设计数据清洗与标注规范; 研发数据迁移策略,将通用数据适配到特定本体硬件。
2.构建高效、安全的真机RL训练框架,包括实时状态同步、低延迟通信、自动复位、安全围栏与异常熔断机制, 优化物理硬件与算法之间的交互调度,支撑高频控制闭环下的稳定训练。
3. 高效真机强化学习训练与数据集生产,设计高样本效率的RL算法(PPO/SAC/离线RL等),在真实硬件上实现快速策略收敛,系统性地积累、整理并标注大规模高质量真机强化学习数据集,形成“训练-评估-沉淀”的数据飞轮。
4. 基于预训练大模型进行任务级微调与适配,针对特定本体进行模型剪枝、量化与实时推理优化;推动算法模块的标准化封装,积累可复用的落地组件,确保研究算法能快速部署到实际业务场景中。
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