天津
智猩猩AI整理
编辑：六六
上海交通大学博士王琦已入职中国科学院自动化研究所，担任助理研究员。
王琦，这个名字在AI开源圈子里，可能比在学术圈更早被人记住。
他 硕士就读于中科院沈阳计算所， 之后到上海交通大学读博，同时还是宁波东方理工高等研究院的联培生，师从杨小康和曾文军两位IEEE会士。读博最后半年，他远程在剑桥大学做过一段研究助理；今年6月拿到博士学位，并评上了上海市优秀毕业生。
很多人学强化学习，是从一本叫“蘑菇书”的中文开源教程入门的。这本《Easy RL：强化学习教程》在GitHub上有14.8k Stars，还被牛津大学墨顿学院图书馆收录，李宏毅、李升波、汪军、周博磊等人都推荐过。王琦就是作者之一。
后来他又参与写了“苹果书”《深度学习详解》，GitHub 16.8k Stars，成了李宏毅课程的配套教材，李宏毅本人亲笔推荐。它还入选京东2024年度图书Top 100，还得到了央视的报道。
王琦参与牵头的世界模型开源课程learn-world-model，思路跟蘑菇书一脉相承——不让你只读论文，而是让你自己写一遍：训编码器、搭动力学模型、跑通一个Dreamer智能体，最后把动力学骨架换成Transformer，看效果差在哪。他在GitHub上的开源项目加起来超过30000 Stars。
他的研究方向包括强化学习、世界模型、VLA&WAM，一句话讲，就是让智能体在动手之前先在脑子里演练一遍。
CoWorld（NeurIPS 2024）中他让几个世界模型协作，把死的离线数据变成能反复推演的训练场；真实世界总会冒出训练时没见过的东西，LS-Imagine（ICLR 2025 Oral）把短期的精确想象和长期的粗略想象叠在一起用；GenReward（CVPR 2026）走得更远，直接拿视频扩散模型按目标生成奖励信号，省掉人工设计那一步。
最新的BendTwin是他跟剑桥大学团队合作的，用可微弹簧质点模型做结构形变的物理重建，同样拿到NeurIPS 2026 Workshop的Oral。
此外，王琦是NeurIPS 2025“面向决策的具身世界模型”Workshop的组织者，Genie 3核心贡献者Philip Ball也到场做了分享。他还拿过AI TIME 2024年度最佳人气奖、交大陶哲甫奖学金，另有两项国家发明专利在手。
从开源教程的作者，到顶会Oral的研究者，再到学术社区的组织者，王琦一直在做的事情，本质上都是把东西讲清楚、把问题拆明白，只不过对象从读者变成了智能体本身。
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