核心逻辑： 世界模型：学习环境的动力学模型
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字节跳动 Seed
这是 SEED 团队探索的核心技术路线之一，核心逻辑： 世界模型：学习环境的动力学模型，预测动作对环境的影响，构建 “想象空间” 强化学习：在想象空间中高效探索，生成优化策略，再迁移到真实环境 核心优势： 大幅提升样本效率：智能体可在 “脑中” 预演，减少真机试错 增强泛化能力：世界模型可学习环境不变量，提升跨场景适应力 降低 Sim2Real 成本：模型学习的是抽象动力学，而非具体环境参数 GR-RL 中融入世界模型思想：通过轻量级预测器捕捉环境变化，提升策略鲁棒性 欢迎大家评论区和群里交流想法 关注我，获取更多大厂面试真题
第 1 轮
核心逻辑： 世界模型：学习环境的动力学模型
增强泛化能力：世界模型可学习环境不变量
Sim2Real 成本：模型学习的是抽象动力学
而非具体环境参数
GR-RL 中融入世界模型思想：通过轻量级预测器捕捉环境变化
根据公司、岗位、季节和元数据确定性匹配。