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職責(zé)描述： ?開發(fā)Physics-Informed Neural Operators（PINO）與可微分物理內(nèi)核，將質(zhì)量守恒、能量守恒、動(dòng)量守恒作為硬約束嵌入世界模型 ?基于JAX構(gòu)建高性能可微分物理仿真引擎，支持剛體動(dòng)力學(xué)、軟體變形、流體仿真與電磁場(chǎng)模擬（對(duì)標(biāo)DiffTaichi/Brax） ?實(shí)現(xiàn)多尺度物理建模：從微觀粒子相互作用到宏觀連續(xù)介質(zhì)的跨尺度世界模型，支撐材料發(fā)現(xiàn)與科學(xué)計(jì)算場(chǎng)景 ?建立世界模型輸出的物理一致性評(píng)估體系：能量守恒誤差、動(dòng)量守恒誤差、因果一致性量化指標(biāo) ?開發(fā)“物理直覺”評(píng)估基準(zhǔn)：設(shè)計(jì)虛擬物理實(shí)驗(yàn)（如斜坡、碰撞、流體）驗(yàn)證世界模型是否具備人類級(jí)別的物理直覺 ?與認(rèn)知架構(gòu)研究員協(xié)作，將物理先驗(yàn)與認(rèn)知先驗(yàn)統(tǒng)一為層級(jí)化預(yù)測(cè)編碼框架 任職要求： ?博士學(xué)位，計(jì)算物理、應(yīng)用數(shù)學(xué)、力學(xué)或CFD方向 ?熟悉拉格朗日/哈密頓力學(xué)、有限元方法（FEM）、譜方法、有限體積法與可微分物理 ?精通JAX/Numba/CUDA編程，有高性能科學(xué)計(jì)算與可微分仿真經(jīng)驗(yàn) ?熟悉神經(jīng)算子（Fourier Neural Operator / DeepONet / Geo-FNO）、符號(hào)回歸（PySR） ?有物理引擎（MuJoCo/Brax/DiffTaichi）深度使用經(jīng)驗(yàn)，理解可微分仿真的數(shù)值穩(wěn)定性問題 ?相信“物理規(guī)律的正則化”，具備將偏微分方程轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)約束的數(shù)學(xué)直覺 優(yōu)先條件： ?有Physics-Informed Neural Networks（PINN）或神經(jīng)PDE求解器項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) ?熟悉NVIDIA Warp、Taichi或JAX-based可微分物理框架 ?有科學(xué)計(jì)算（分子動(dòng)力學(xué)、計(jì)算流體力學(xué)、材料模擬）領(lǐng)域的AI應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)