岗位描述（节选）
【工作职责】
1、参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）/ WAM（World Action Model）模型的研发与优化，围绕机器人操作任务开展多模态表征、动作生成、策略学习、模型训练及评测工作，提升模型在复杂场景中的泛化能力与任务成功率。
2、面向复杂机器人任务，研究工作记忆、情景记忆和语义记忆等机制，探索历史信息存储、检索、更新与遗忘策略，提升模型对任务进度、环境变化和历史交互的持续理解能力。
3、探索适用于机器人操作的思维链与层级推理机制，包括任务分解、子目标生成、空间与动作推理、失败归因、反思纠错等，增强模型完成复杂长程任务的能力。
4、研究具身智能中的 In-Context Learning，通过示范轨迹检索、上下文构造、多任务提示和少样本适应，使模型能够基于少量示例快速理解新任务、新物体和新环境。
5、研究视觉、语言、历史状态和动作序列的 Tok……
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