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1.核心仿真引擎开发与优化，负责公司核心物理仿真平台中关键算法的设计、开发与性能优化，包括但不限于刚体/柔体动力学、碰撞检测与响应、流体模拟、布料模拟等。
2.提升仿真真实性与效率，深入研究物理引擎的数值计算方法，持续提升仿真的真实性、稳定性和计算效率，确保仿真环境能够高效、精准地模拟真实世界物理规律。
3.构建多样化训练场景，与算法团队紧密合作，理解具身智能训练对场景的需求，开发和实现能够程序化生成大规模、多样化、高挑战性训练场景的功能。
4.Sim-to-Real差距弥合，专注于解决仿真环境与现实世界之间的差异（Sim-to-RealGap），通过改进物理材质参数、接触模型以及引入随机化等技术，提升仿真数据的有效性，加速模型在现实世界中的部署和泛化能力。
5.前沿技术探索与应用，跟踪并研究物理仿真、计算机图形学及机器学习交叉领域的最新技术进展，例如可微分仿真、神经渲染等，并探索将其应用于具身智能训练的可能性。
6.工具链与工作流开发，开发和维护与仿真平台配套的工具链，优化数据接口，支持高效的场景编辑、数据采集与模型训练流程，提升整个团队的研发效率。 |
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