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職責(zé)描述： ?設(shè)計(jì)視覺-語言-物理屬性的統(tǒng)一嵌入空間，支撐JEPA架構(gòu)中的跨模態(tài)預(yù)測（如從視覺圖像預(yù)測物理質(zhì)量、摩擦力、彈性系數(shù)） ?開發(fā)基于3D Gaussian Splatting / NeRF的高效場景表征模塊，支持世界模型對三維空間的實(shí)時(shí)理解與預(yù)測 ?構(gòu)建物理世界的多模態(tài)數(shù)據(jù)集（視覺 語言 物理參數(shù) 抽象概念），設(shè)計(jì)自動標(biāo)注、半監(jiān)督學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)管道 ?優(yōu)化視覺-語言模型（VLM）與視覺-語言-動作模型（VLA）在物理場景中的表征對齊，確保感知輸出與世界模型預(yù)測空間一致 ?開發(fā)數(shù)據(jù)飛輪系統(tǒng)：從仿真環(huán)境與公開數(shù)據(jù)集持續(xù)采集、清洗、標(biāo)注并回流至訓(xùn)練管道 ?建立“感知→表征→預(yù)測”的一致性評估指標(biāo)，量化多模態(tài)嵌入空間對世界模型預(yù)測精度的貢獻(xiàn) 任職要求： 任職要求： ?碩士及以上學(xué)位，計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)或認(rèn)知科學(xué)方向 ?精通CLIP/LLaVA/SigLIP等視覺-語言模型，熟悉多模態(tài)Transformer架構(gòu) ?熟悉3D視覺：NeRF、3D Gaussian Splatting、點(diǎn)云Transformer、PyTorch3D ?有大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)管道技術(shù)（WebDataset/Apache Beam/FiftyOne） ?理解表征學(xué)習(xí)的核心問題：解耦、組合性、因果性 ?有將感知模塊與世界模型/強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)集成的實(shí)際經(jīng)驗(yàn) 優(yōu)先條件： ?有VLA模型或世界模型驅(qū)動感知項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) ?熟悉多模態(tài)大模型微調(diào)與對齊技術(shù)（LoRA/QLoRA/RLHF/DPO） ?有構(gòu)建物理場景理解數(shù)據(jù)集（如CLEVR、PhyRe、IntPhys）的經(jīng)驗(yàn)