商汤高级算法研究员（世界模型）

视频理解与表征学习： 参与研究和实现基于Transformer、Diffusion等先进架构的视频理解模型，用于视频场景理解、动作识别、事件预测等任务。 视频生成与控制： 协助探索视频生成模型（如Video Diffusion Models, Sora-like architectures），并研究如何通过自然语言或高级指令（如Agent规划）实现对生成内容的精准控制（如控制物体运动、摄像机视角等）。 Agent决策框架搭建： 参与构建视频领域的AI Agent框架，使其能够根据指令（如“生成一个宇航员在月球后空翻的视频”）自动进行任务分解、调用合适的模型（如生成、编辑、特效模型）并执行多步规划。 仿真环境与评估体系： 参与构建或利用视频仿真环境，用于训练和评估Video Agent的决策能力。设计和开发定量与定性相结合的评估方案，以衡量生成视频的质量和Agent任务完成的准确度。 技术调研与原型验证： 紧跟视频生成、世界模型、AI Agent等领域的最新学术进展（如CVPR, ICCV, NeurIPS等顶会论文），并快速进行代码复现和实验。

1.协助团队进行游戏AI的研究与开发，包括但不限于强化学习、LLM等技术； 2.能够基于LLM构建应用，并能使用强化学习等手段优化模型性能； 3.參与项目的需求分析、建模设计、开发； 4.与团队成员紧密合作，共同解决项目中的技术难题； 5.跟踪并研究最新的AI技术和趋势，将其应用于游戏Al项目中； 6.编写高质量的技术文档，分享技术成果和知识。

1.协助团队进行游戏AIGC的研究与开发，熟悉LLM、AR、Diffusion等技术； 2.参与项目的需求分析、建模设计和开发； 3.与团队成员紧密合作，共同解决项目中的技术难题； 4.跟踪并研究最新的AI技术和趋势，将其应用于游戏Al项目中； 5.编写高质量的技术文档，分享技术成果和知识。

1.负责通用3D面部动画生成方向的技术方案设计与核心算法研发，构建可泛化的面部动画生成能力； 2.深入研究面部表演的建模与生成方法，探索统一的三维表征与驱动方式； 3.基于大模型与多模态技术，构建将语音、文本、表情、情绪标签等映射到3D面部动画空间的可控生成框架； 4.结合面部动作捕捉数据及数字人制作流程，提升面部动画质量、表现力与制作效率； 5.跟踪面部动画、数字人、多模态生成等领域前沿研究，形成高质量技术输出，并推动成果在游戏及数字人业务中的落地。