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1. 阅读并整理具身决策世界模型方向相关论文。 2. 复现指定开源模型、算法、系统并完成实验验证。 3. 协助进行数据清洗、实验设计与结果分析。 4. 参加课题组组会、进行学术讨论并进行阶段性研究汇报。 1. 专业/学科背景：有决策规划（比如大模型规划、基于树搜索的规划等）背景优先；有强化学习（包括机器人强化学习、大模型强化学习）背景优先；计算机、人工智能、自动化等相关背景优先。 2. 课程或知识基础：具备具身智能决策世界模型相关基础，能够阅读英文技术资料或相关论文。 3. 编程/实验/工程能力：代码能力强，能理解和开发复杂系统，Python 使用娴熟，C++ 掌握。 4. 科研、项目或竞赛经历：能顺畅阅读英文论文、进行英文写作。 5. 其他要求：有深度驱动力、笃定目标；有充沛的好奇心、求知欲。 6. 实习安排：实习形式为线下科研实习，实习周期6个月以上，每周预计投入30小时以上。
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