1.AI 基础扎实 熟悉机器学习、深度学习、计算机视觉、多模态学习或大模型相关技术； 2.关注世界模型与视觉智能 对世界模型、视觉语言模型、视频模型、空间理解、真实世界建模等方向有持续兴趣； 3.论文阅读与学习能力强 能够快速阅读前沿论文和技术资料，理解核心方法、创新点和局限性； 4.具备技术判断力 能够对新技术的价值、边界和发展方向形成自己的判断，而不只是跟踪热点； 5.具备实验和工程能力 熟悉 Python、PyTorch、Hugging Face 等工具，能够完成模型评测、实验分析和原型开发； 6.表达清晰，逻辑严谨 能够将复杂技术问题讲清楚，并输出结构化、有洞察力的研究文档。 加分项 1.在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP 等顶级会议发表过论文； 2.有视觉大模型、视频模型、多模态模型、世界模型相关项目经验； 3.有开源项目、模型、数据集或 benchmark 构建经验； 4.熟悉 GPT、Gemini、Claude、Qwen、Llama、Sora、Veo、SAM、CLIP 等前沿模型或系统； 5.对真实世界理解、物理世界建模、长期记忆、任务规划等问题有深入思考。