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        "location": "杭州",
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        "degree": "计算机、人工智能、数学或图形学相关专业硕士 / 博士",
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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "以下方向二选一：\n方向一：3D 仿真\n1.3D 原生生成大模型研发。基于 Transformer 架构（如 MeshDiffusion）实现从单图 / 多图 / 文本到拓扑一致的高保真刚体、铰链、柔体资产的端到端生成。\n神经物理仿真与材质表示。利用 AIGC 自动赋予资产物理属性（质量、摩擦力、弹性模量），解决刚体 / 柔体交互的高保真表现。\n方向二：worldsim 仿真\n1.世界模型研发与数据引擎。研发基于视频与动作条件的神经世界模型，学习场景动力学并实现未来观测的可控生成与长时序 rollout；将其打造为规模化数据引擎，可控生成带交互标注的轨迹与仿真视频，构建支撑 VLA 训练的闭环数据集。\n2.世界模型作为运营环境。构建可交互、低成本的策略训练与评测环境，支持在环闭环评测、Sim-to-Real 泛化与模型持续迭代。",
        "requirements_text": "1.计算机、人工智能、数学或图形学相关专业硕士 / 博士；\n2.方向 A 需掌握 3D 表征，有大规模合成数据集或 Foundation Models for 3D 经验。 方向 B 有 视频 / 世界模型 经验。\n3.有 CVPR、SIGGRAPH、NeurIPS 等顶会论文者优先。",
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            "大语言模型"
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    "fulltext": "日常实习生-数据智多星-具身智能仿真方向\n日常实习生-数据智多星-具身智能仿真方向\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n以下方向二选一：\n方向一：3D 仿真\n1.3D 原生生成大模型研发。基于 Transformer 架构（如 MeshDiffusion）实现从单图 / 多图 / 文本到拓扑一致的高保真刚体、铰链、柔体资产的端到端生成。\n神经物理仿真与材质表示。利用 AIGC 自动赋予资产物理属性（质量、摩擦力、弹性模量），解决刚体 / 柔体交互的高保真表现。\n方向二：worldsim 仿真\n1.世界模型研发与数据引擎。研发基于视频与动作条件的神经世界模型，学习场景动力学并实现未来观测的可控生成与长时序 rollout；将其打造为规模化数据引擎，可控生成带交互标注的轨迹与仿真视频，构建支撑 VLA 训练的闭环数据集。\n2.世界模型作为运营环境。构建可交互、低成本的策略训练与评测环境，支持在环闭环评测、Sim-to-Real 泛化与模型持续迭代。\n\n职位要求\n1.计算机、人工智能、数学或图形学相关专业硕士 / 博士；\n2.方向 A 需掌握 3D 表征，有大规模合成数据集或 Foundation Models for 3D 经验。 方向 B 有 视频 / 世界模型 经验。\n3.有 CVPR、SIGGRAPH、NeurIPS 等顶会论文者优先。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n以下方向二选一：\n方向一：3D 仿真\n1.3D 原生生成大模型研发。基于 Transformer 架构（如 MeshDiffusion）实现从单图 / 多图 / 文本到拓扑一致的高保真刚体、铰链、柔体资产的端到端生成。\n神经物理仿真与材质表示。利用 AIGC 自动赋予资产物理属性（质量、摩擦力、弹性模量），解决刚体 / 柔体交互的高保真表现。\n方向二：worldsim 仿真\n1.世界模型研发与数据引擎。研发基于视频与动作条件的神经世界模型，学习场景动力学并实现未来观测的可控生成与长时序 rollout；将其打造为规模化数据引擎，可控生成带交互标注的轨迹与仿真视频，构建支撑 VLA 训练的闭环数据集。\n2.世界模型作为运营环境。构建可交互、低成本的策略训练与评测环境，支持在环闭环评测、Sim-to-Real 泛化与模型持续迭代。\n1.计算机、人工智能、数学或图形学相关专业硕士 / 博士；\n2.方向 A 需掌握 3D 表征，有大规模合成数据集或 Foundation Models for 3D 经验。 方向 B 有 视频 / 世界模型 经验。\n3.有 CVPR、SIGGRAPH、NeurIPS 等顶会论文者优先。",
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