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1. 阅读并整理机器人强化学习与运动控制方向代表性论文（腿式运动、灵巧操作、sim2real）。 2. 基于 MuJoCo/Isaac 仿真环境复现 PPO、SAC 等强化学习算法，完成乒乓球击球、台球击打或踢毽子等体育技能的仿真训练实验。 3. 设计运动技能的状态表征、奖励函数与课程学习方案，完成训练曲线与消融实验分析。 4. 参与人形/四足机器人真机策略部署与 sim2real 调参，记录并分析真实世界失败案例。 5. 参加课题组组会并进行阶段性研究汇报，根据项目进展参与具身基础模型的训练与评估。 1. 硕士研究生、本科生 2. 自动化、计算机、人工智能、机器人工程、数学等相关背景优先。 3. 掌握 Python，了解强化学习基本概念（MDP、PPO 等），有 PyTorch 基础者优先。 4. 能够阅读英文论文与技术文档。 5. 有机器人、强化学习、游戏 AI 或算法竞赛经历者优先。 6. 不要求已有正式科研经历，更关注学习能力和研究兴趣；需能稳定投入科研时间，接受真机实验的迭代节奏。 7. 线下科研实习，实习周期3–6个月，每周预计投入20-30小时。
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