一、具身智能相关大模型工作机会及技能要求1. 大模型相关工作方向从文档中总结出的具身智能相关大模型工作方向主要包括以下几类：表格工作方向具体职责多模态大模型研发负责视觉语言行动模型（VLA）和视觉语言模型（VLM）的研发，结合视觉、语言和动作模态，实现从多模态输入到动作输出。

大模型预训练与微调针对具身智能的多模态大模型进行预训练和微调，探索模型结构设计和训练方法模型性能优化模型在线实时服务的搭建和性能优化，实现高帧率和低延时的需求大模型工程化与落地推动大模型在具身智能领域的实际应用，包括机器人任务、自动驾驶等场景的落地。

数据处理与预训练参与大规模多模态数据集的收集、处理和标注，为大模型预训练提供高质量数据支持强化学习与规划控制结合强化学习优化规划控制算法，探索机器人端到端大模型技术路径具身智能算法研究探索具身智能领域前沿多模态大模型算法，优化数据处理、预训练、微调、RLHF等算法。

2. 技能要求以下是具身智能相关大模型工作所需的技能总结：表格技能类别具体技能编程语言Python、C++、Java等，熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）大模型架构熟悉Transformer、Diffusion Model等架构，具备大模型训练/微调经验。

多模态技术掌握多模态数据处理、融合技术，熟悉多模态大模型（如VLM、VLA）的训练与优化强化学习熟悉强化学习算法及其在规划控制中的应用数据处理与预训练能够设计多模态数据采集、清洗与增强策略，建立高效数据管道。

工程化能力熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron-LM），具备多机多卡大模型训练经验学术研究有顶会/顶刊论文发表经验（如ICML、ICLR、CVPR等），熟悉学术研究方法行业应用具备机器人、自动驾驶等领域的实际项目经验，熟悉相关仿真平台（如Isaac Sim、Gazebo）。

二、具身智能学习计划（2个月）以下是为图像算法工程师设计的两个月学习计划，涵盖理论学习和实践操作，帮助快速掌握具身智能相关知识和技能第一阶段：理论学习（第1-2周）基础理论学习多模态融合：学习视觉、语言、动作等多模态数据的融合方法（参考书籍《Multimodal Machine Learning》）。

Transformer架构：深入理解Transformer的工作原理及其在多模态大模型中的应用（参考论文《Attention Is All You Need》）Diffusion Model：学习Diffusion Model的基本原理及其在生成任务中的应用（参考论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》）。

强化学习基础：掌握强化学习的基本概念和算法（参考书籍《Reinforcement Learning: An Introduction》）具身智能理论阅读具身智能领域的经典论文和综述文章，了解当前研究热点和技术趋势（如《Embodied Intelligence》）。

学习具身智能在机器人和自动驾驶中的应用场景（参考论文《Embodied AI: A Robot-Centric Approach》）工具与框架熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架学习使用多模态数据处理工具（如Hugging Face的Transformers库）。

第二阶段：实践操作（第3-4周）项目实践多模态数据处理：尝试处理公开的多模态数据集（如 nuScenes、Waymo），设计数据清洗和增强策略模型训练：使用Transformer架构实现一个简单的多模态模型，结合视觉和语言输入进行任务输出。

强化学习应用：尝试用强化学习优化一个简单的机器人路径规划任务（如在仿真环境中实现）工具应用学习使用Isaac Sim或Gazebo等仿真平台，构建简单的机器人仿真场景使用DeepSpeed或Megatron-LM进行分布式训练，提升模型训练效率。

第三阶段：进阶学习（第5-8周）前沿技术探索阅读具身智能领域的最新论文，关注多模态大模型的最新进展（如Llava、QwenVL等）学习如何将大模型应用于具身智能场景（如机器人任务规划、自动驾驶决策）项目优化

优化之前实现的多模态模型，尝试加入Diffusion Model或强化学习模块参与开源项目或社区，贡献代码并学习行业最佳实践学术研究撰写一篇关于具身智能多模态模型的短论文，尝试投稿到相关会议或期刊参加线上/线下学术会议，与同行交流学习。

第四阶段：行业应用（第9-10周）行业应用实践结合实际项目需求，设计一个具身智能相关的应用原型（如机器人视觉导航系统）与团队协作，完成从需求分析到模型部署的全流程实践总结与提升总结学习成果，整理成技术博客或文档，分享经验。

根据行业需求，进一步优化技能，准备求职或项目落地三、总结通过两个月的系统学习和实践，你将能够掌握具身智能领域的核心理论和技能，并具备独立开发和优化多模态大模型的能力建议在学习过程中多参与开源项目和学术交流，积累实际经验，为未来的职业发展打下坚实基础。