世界模型算法工程师

1.构建以世界状态为核心的 World Action Model 联合架构，学习环境动态、动作后果及其长期演化，用于预测、规划与决策； 2.长期时序与因果建模，研究和实现长时序预测、多步 rollout、因果结构建模，设计连续/离散动作空间建模方案，解决误差累积、分布偏移和不稳定问题； 3.基于 WAM 支持 ModelBased RL、Planning、MPC、LLMbased Reasonin，为机器人 / Agent 提供可预演（mental simulation）的决策能力； 4.仿真与真实系统验证，在仿真（Mujoco / Isaac）及真实系统中验证 WAM 的泛化与稳定性，推动 sim2real 和闭环性能提升； 5.前沿研究与技术沉淀，跟进并复现 Dreamer、Video World Model、JEPA、VLA/WAM 相关工作，形成算法、系统或论文级创新。