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職責(zé)描述： ?將預(yù)測編碼與自由能原理轉(zhuǎn)化為世界模型的層級化損失函數(shù)與更新規(guī)則 ?開發(fā)結(jié)構(gòu)因果模型（SCM）與Do-Calculus的可微分實現(xiàn)，使世界模型支持反事實推理與干預(yù)模擬 ?探索神經(jīng)符號融合在世界模型中的應(yīng)用，實現(xiàn)從亞符號感知到符號推理的平滑過渡 ?設(shè)計認知先驗?zāi)K：物體恒常性、物理直覺、因果感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn) ?構(gòu)建認知評估基準(zhǔn)：設(shè)計實驗驗證世界模型是否具備人類級別的物理直覺與因果推理能力 ?與其他研究員協(xié)作，將認知模塊融入JEPA架構(gòu)，確保理論創(chuàng)新直接轉(zhuǎn)化為算法增益 任職要求： 任職要求： ?博士學(xué)位，認知科學(xué)、計算神經(jīng)科學(xué)、人工智能或心理學(xué)方向 ?對Predictive Coding、Free Energy Principle、Bayesian Brain Hypothesis有深度理解，熟悉Karl Friston的理論體系 ?熟悉因果推斷（Pearl的Do-Calculus、因果發(fā)現(xiàn)算法）、神經(jīng)符號AI（Logic Tensor Networks、Neural Theorem Provers） ?PyTorch/JAX精通，有將認知理論轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)模型的實際經(jīng)驗 ?頂會頂刊論文至少2篇，涉及認知建模、因果推理或神經(jīng)符號系統(tǒng) ?具備跨學(xué)科視野，能夠閱讀并批判性吸收認知科學(xué)、哲學(xué)與數(shù)學(xué)文獻 優(yōu)先條件： ?有主動推斷（Active Inference）或生成模型（Generative Models）在認知科學(xué)中的應(yīng)用經(jīng)驗 ?熟悉Josh Tenenbaum的物理場景理解或Noah Goodman的概率編程路線 ?有構(gòu)建認知基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如CLEVR-Physics、IntPhys）的經(jīng)驗