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北京逆矩阵科技有限公司(Physis)致力于构建「通用世界基座模型」,服务于一切需要理解物理的场景。公司深植于北京大学学术土壤,由北京智源人工智能研究院孵化,汇聚北大、清华等海内外顶尖高校科研人才与头部大厂核心工程骨干。在2026智源大会上,团队正式发布首款通用世界基座模型Physis系列模型,可广泛适配AI4Science科学预测。
北京逆矩阵科技有限公司(Physis) 致力于构建「通用世界基座模型」——面向真实物理世界的基座模型。
不为单一场景而生,而是从物理最底层出发;
服务于一切需要理解物理的场景,以及更多尚未被定义的可能;
探索通往 AGI 的本质路径。
公司深植于北京大学学术土壤,由北京智源人工智能研究院孵化,汇聚北大、清华等海内外顶尖高校科研人才与头部大厂核心工程骨干。
在2026智源大会上,团队正式发布首款通用世界基座模型 Physis 系列模型,可广泛适配:
具身智能
工业仿真
AI4Science 科学预测
多主体交互等真实物理场景
毕业时间为 2026年9月—2027年8月 的境内外本、硕、博应届毕业生。
研究能力突出
能独立定义研究问题、设计实验方案;
熟练完成模型训练、结果分析与迭代验证。
工程基础扎实
熟练使用 Python、PyTorch 等主流工具;
具备良好的代码实现、系统开发与工程落地能力。
前沿探索精神
持续关注世界模型、多模态、具身智能、AI Infra 等方向;
具备快速学习与技术迭代能力。
实践经验丰富
在高质量论文、开源项目、科研实践或专业竞赛中有所积累;
或具备大规模模型训练、机器人系统开发等实践经验。
| 方向 | 关键内容 |
|---|---|
| 世界模型 | 专注交互式视频世界模型与多模态表征研究;探索动作条件建模、长时序生成、统一表征学习;构建可控、实时、具备物理一致性的下一代世界模型。 |
| 数据智能 | 专注多模态内容理解与数据闭环研究;探索视频语义理解、结构化表征、数据价值评估与配比优化;为世界模型提供高质量数据支撑。 |
| AI Infra | 专注大规模模型训练与推理基础设施建设;聚焦分布式训练、系统性能优化、任务稳定性与资源效率;打造可靠、高效、可规模化的 AI 基础设施。 |
| 模型评测 | 专注世界模型科学评测体系研究;探索动作响应、物理一致性、长时序推演、泛化能力评估;推动评测结果反哺模型训练与数据优化。 |
| 具身智能 | 专注具身世界模型与机器人学习研究;探索 VLA(Vision-Language-Action)、机器人策略学习、仿真训练与真机部署;构建跨场景、跨任务泛化能力的通用机器人系统。 |
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岗位地点主要集中在 北京市。若你只接受部分城市,建议在投递前先确认目标岗位地点,避免进入流程后再因为城市不匹配放弃机会。
先核对自己的学历背景是否满足 本科 要求,再结合岗位关键词检查专业、项目或实习经历是否能形成直接支撑。
针对 世界模型、多模态、具身智能、AI Infra 等关键词,提前准备可量化的项目成果、问题拆解过程和你在其中的具体贡献,这类内容通常比泛泛自我评价更有说服力。
当前整理到的信息里,学历要求为 本科。如果你的专业、项目经历和岗位方向匹配,建议不要只因为描述较泛就放弃投递;但在正式投递前,仍要回到原始招聘说明确认是否有专业、毕业时间或英语要求。
当前页面整理出的重点城市包括 北京市。如果你只能接受少数城市,建议优先确认岗位地点是否固定、后续是否可能调剂,并在简历和面试里准备好你对目标城市的稳定性说明。
从当前岗位信息看,较值得突出的是 世界模型、多模态、具身智能、AI Infra 相关经历。建议把最能证明你匹配度的课程项目、实习成果或竞赛经历放在前半屏,并尽量用结果化表述说明你做了什么、解决了什么问题、取得了什么产出。
对于 秋招 这类校招信息,建议先看 4 件事:岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配,再花时间优化简历和准备笔面试,投入产出会更高。
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