世界模型（World Action Model）算法研究员 / 实习生

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员到技术专家，深入世界模型与具身智能领域
• 横向拓展至机器人规划、控制等上下游方向
• 有机会主导核心算法方向，晋升为技术Leader或项目负责人
• 研究并构建面向机器人的世界模型，融合视觉、触觉等多模态数据
• 复现和改进社区主流的世界模型算法，建立可对比的实验基线
• 在真实机器人平台上验证模型的预测和规划能力，推动闭环应用
• 持续跟踪前沿文献，提出创新思路并设计实验验证
• 扎实的深度学习、计算机视觉和强化学习基础
• 熟悉多模态数据处理和模型训练，有机器人相关项目经验优先
• 较强的编程能力（如Python、PyTorch）和工程部署能力
• 良好的文献阅读能力和创新思维，能跟踪前沿进展

申请策略

• 在简历或求职信中展示你对世界模型和具身智能的理解，最好能提出一两个创新想法
• 关注昆仑万维在AI领域的布局，了解其现有机器人产品线
• 突出相关项目经验，如世界模型、机器人控制、强化学习等
• 展示多模态数据处理或模型部署的实际案例
• 如有开源贡献或学术论文，重点列出
• 强调编程能力、框架使用（PyTorch）和工程落地经验
• 补充机器人学基础知识（如运动学、动力学）
• 熟悉主流世界模型或视频预测模型（如VideoGPT、MaskViT等）

面试指南

• 对于概念类问题，先给出定义，再结合实际案例或项目经验阐述
• 对于设计类问题，从数据、模型架构、损失函数、实验验证等维度系统回答
• 对于挑战类问题，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述具体问题与解决方案
• 请谈谈你对世界模型的理解，以及它在机器人领域的应用
• 如何设计一个基于多模态数据的机器人预测模型？
• 你在强化学习或机器人项目中遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
• 复现一篇世界模型论文时，你通常关注哪些关键细节？
• 如何评估一个世界模型的预测性能？有哪些指标？