世界模型研究员（实习）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可接触世界跨度最强的研究课题，发表高水平论文
• 未来可向具身智能、通用人工智能等方向深造，成为算法专家
• 表现优异可转正为正式研究员，长期参与核心项目
• 研究多模态理解与生成式模型，探索世界模型的前沿技术
• 参与大规模基础模型的训练与系统优化，提升模型性能
• 构建生成式仿真环境，增强具身场景的推理与预测能力
• 推动世界模型在机器人具身智能领域的应用落地
• 扎实的计算机视觉和机器学习基础，熟悉CV、NLP、RL等技术
• 优秀的编程能力，熟练使用C/C++或Python
• 有顶级会议论文发表或竞赛获奖经验者优先
• 具备独立主导研究项目的能力，尤其是在世界模型或具身领域

申请策略

• 关注智元机器人的具身智能方向，在简历中展示对机器人和世界模型结合的兴趣
• 申请时附上一份研究计划或个人技术博客链接，体现思考深度
• 突出博士期间的研究成果，尤其是世界模型、多模态、生成式等相关论文
• 强调编程竞赛或算法比赛获奖经历，如ACM/ICPC、Kaggle等
• 展示在顶级会议（如CVPR、NeurIPS）的论文列表及引用情况
• 如有开源项目或大型项目主导经验，务必详细说明
• 深入学习最新的世界模型论文，如VideoGPT、World Model等
• 加强C++与Python的工程实现能力，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

面试指南

• 结构化回答：先概述方法，再列举关键实验，最后强调创新点
• 对比分析：在比较不同技术时，使用表格或优缺点分析
• STAR法则：描述项目时，按情景、任务、行动、结果展开
• 请详细介绍一下你在世界模型或相关领域的研究工作
• 多模态融合有哪些主流方法？在具身场景中如何应用？
• 如何设计一个大规模生成式模型的训练和优化流程？
• 请解释一下RL在具身智能中的作用，并与传统监督学习的区别
• 如果让你从零开始构建一个状态预测的世界模型，你会如何设计？