职位职责 - 设计世界模型评价体系：面向世界模型，建立覆盖多模态的多层次评测体系。 - 建设高质量评测数据集：设计高质量评测数据集，并持续进行数据迭代与质量控制。 - 开展模型诊断与分析：联合评测结果，定位问题来源，以评测结果持续指导模型和数据迭代。

职位要求 - 计算机、人工智能、机器学习、计算机视觉、机器人、数学、物理等相关专业，本科以上学历。 - 熟悉世界模型、多模态大模型、表征学习至少一个方向。 - 具备实际模型训练经验，熟悉预训练 / 微调、Loss 设计、训练调参与模型分析。 - 具备较强的数据构建与分析能力，能够完成难例设计和数据分布分析。 - 在 VQA、多模态理解、视频生成 / 预测或 Robot Learning / VLA / WAM 中至少一个方向具有深入经验，熟练使用 Python、PyTorch。 加分项 - 主导或深度参加主导过具有影响力的开源成果，或在 NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV 等会议或相关高水平期刊发表过论文。 - 有 世界模型、视频预测、Robotics 或大规模多模态模型评测经验，具备超前 Insights。 - 有 Isaac Sim、MuJoCo 或真实机器人评测经验。