世界模型算法专家

优缺点分析

角色解读

• 沿技术专家路线深耕，成为公司世界模型方向的架构负责人或首席科学家
• 向跨模态、具身智能、机器人决策等相邻方向扩展，形成更完整的技术版图
• 若兼具带团队意愿，可向算法团队负责人等管理方向转型
• 负责公司世界模型方向的整体技术路线与模型架构设计，并推动模型持续迭代优化
• 主导环境建模、物理预测、视频生成与生成式世界模型等方向的算法研究
• 搭建感知—预测—规划—验证—行动的闭环系统，把研究成果接入真实业务场景
• 研究反事实推理、基于模型的规划、长时序规划等关键技术难题
• 扎实的生成模型功底，熟悉 Diffusion Model、Flow Matching、VAE 等建模范式并能动手实现
• 理解 Dreamer、V-JEPA、Cosmos、Genie 等主流世界模型的技术路线与差异
• 具备视频生成、物理仿真或环境建模方向的研究或工程经验
• 较强的科研能力，能在顶会发表论文并推动技术落地

申请策略

• 面试前了解中联重科在智能化、无人化装备方面的业务布局，思考世界模型能切入的具体场景
• 提前准备好技术路线规划的思路陈述，而不仅是单点算法细节，以匹配岗位的规划职责
• 突出视频生成、世界模型相关项目，写清模型架构、训练数据规模与量化效果
• 列出 Diffusion Model、Flow Matching、VAE 等具体方法的实际使用经验与改进点
• 展示顶会论文与开源项目，注明会议名称、作者位次与核心贡献
• 若有物理仿真、环境建模或决策规划相关经验，单独成段强调
• 系统梳理 Dreamer、V-JEPA、Cosmos、Genie 等世界模型的论文与实现细节，形成对比认知
• 补充 Model-based Planning、Long-horizon Planning、反事实推理方向的经典文献与实验经验

面试指南

• 先给结论再展开：用一句话概括观点，再用具体项目或论文支撑，最后说明落地价值
• 方法类问题按「问题定义—方案选择—对比实验—量化结果」四步回答，体现严谨性
• 规划类问题按「现状痛点—技术路线—阶段目标—风险与验证方式」组织，体现全局视角
• 请介绍你理解的世界模型技术路线，以及你会如何为公司设计整体架构？
• 你在视频生成任务中使用过哪些生成模型，具体做过哪些改进，效果如何？
• 对比 Dreamer、V-JEPA、Cosmos、Genie，它们的核心差异与适用场景是什么？
• 如何构建感知—预测—规划—验证—行动的闭环？你有哪些实践经验？
• 长时序规划与反事实推理在你的研究里是如何建模和评估的？