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1. 参与世界模型(World Model)核心算法研发,探索基于Diffusion的时空序列建模,优化场景一致性和运动连贯性。 2. 负责视频/图像生成模型的训练优化,包括采样加速、条件控制、长序列生成等; 3. 跟踪前沿论文,复现并改进核心算法; 4. 与工程团队协作,推动模型在业务场景的落地应用。
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业,硕士/博士在读 2. 扎实的深度学习基础,熟悉Transformer、Diffusion Model原理 3. 熟悉PyTorch,具备良好的代码规范和工程能力 4. 每周至少4天,持续3个月以上 - 加分项 1. 有视频生成、世界模型、多模态相关项目经验者优先 2. 顶会论文(CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML等)发表或在投者优先



