工作职责：1.开展具身世界模型相关研究，构建能够对物理世界进行建模、预测环境动态并支持智能体规划与决策的基础模型； 2.研究以动作为条件（action-conditioned）的未来状态预测，探索视觉、语言、动作等多模态信息在世界模型中的统一表征与融合； 3.结合世界模型与强化学习、模仿学习等方法，实现机器人在仿真与真实环境中的策略学习、闭环控制与长程规划； 4.探索 Sim-to-Real 迁移、大规模交互数据的采集与利用，提升世界模型在真实机器人（如机械臂、移动平台等）任务上的泛化能力与可靠性； 5.参与高水平论文发表、技术报告撰写及开源项目建设。任职资格：1.计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士/博士/博后，具备扎实的深度学习基础； 2.掌握深度学习基础知识，至少熟悉一种深度学习编程框架，有模型开发、部署、微调经历优先； 3.具有良好的编程风格与文档撰写能力，有多人协作开发及Code Review经验； 4.在视频生成、多模态理解、具身智能等方向，具备模型训练、微调、评测或应用的相关经验； 5.有项目论文、优质开源项目或相关科研经历者优先。