岗位描述（节选）
1.研究具身世界模型的核心算法，包括生成架构、动作条件化、物理合理性建模与长时序一致性等方向，推动世界模型面向具身数据仿真场景的针对性优化。
2.以"世界模型 as 具身数据仿真器"为核心命题，探索世界模型生成高质量具身训练数据的技术路径，量化合成数据对下游具身模型训练的实际增益。
3.探索引擎在环、物理条件化生成、动作-视频闭环等前沿方向，提升合成数据的物理保真度与可控性。
4.推动世界模型数据仿真管线的工程化落地，构建可规模化的合成数据生成系统，覆盖多视角、多模态、多任务的具身场景需求。设计世界模型能力评测基准，建立数据质量与下游模型性能的闭环反馈。
5.参与开源项目建设与顶会论文发表，沉淀研究成果为可复现的开放工具与学术贡献。
【任职要求】
1.计算机科学、人工智能、计算机视觉等相关专业硕士及以上学历。
2.2 年以上视频生成模型、扩散模型或世界模型相关研究或工程经验。
3.熟悉主……
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