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1. 主导时序扩散模型算法研发,提升生物大分子(蛋白质、RNA等)动态/视频轨迹生成的精度与推理效率。 2. 跟踪AIGC与扩散模型顶会前沿(CVPR/NeurIPS/ICLR等),快速复现并转化为团队核心技术。 3. 与生物团队协作,推动算法在结构、构象、动态预测等场景的落地。
1. 计算机、数学或相关领域博士学位,机器学习理论基础扎实。 2. 深入理解扩散模型核心原理(DDPM、DDIM、LDM、Flow Matching)和视频生成(forcing、DMD等)。 3. 具备独立研究能力与PyTorch工程经验,能主导算法从研究到部署的全流程。



