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10 月 20 日，千訣科技在南京首屆物理 AI 與世界模型大會上發布預測式世界模型 Polibrain，已在四足、人形、輪式、雙臂等機器人形態上開展適配。該模型不生成未來畫面，而是在潛在表徵空間預測真正影響任務的狀態變化，並串聯感知、決策、執行與反饋形成閉環。千訣稱其與清華團隊 2025 年在 ICML 發表的隱變數可辨識性研究，比 LeCun 團隊相近論文早約一年。公司不造機器人本體，以松耦合架構讓不同形態機器人共享對世界的理解。
由普林斯頓大學、多倫多大學、NVIDIA 與智元等機構提出的世界模型評測平台 WorldOracle 於 10 月 16 日向開發者開放，以真實操作記錄檢驗模型對動作後果的預測。首批七種模型暴露兩類問題：機械臂路徑跟得準但物體位置偏差大，IRASim 機械臂得分 78.8、物體僅 29.1，Cosmos 3 為 89.4 與 45.4；
舊金山成立兩年的 Mirror Particle 認為用 LLM 角色扮演目標人群來預測人類行為的方法行不通，改為從零訓練模擬人類動因、並追蹤其隨時間變化的世界模型。它結合客戶資料、時事、流行文化與社交媒體建模人群，重點看真實發生的「已顯現行為」而非問卷自述。公司已完成天使輪、接近敲定首輪風投，將參加 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 200。初期面向市場研究與品牌產品策略；
智元發布世界-動作模型 GE-Act 2.0，把「預測未來」與「生成動作」整合進同一模型，訓練資料從 300 小時擴充套件到 3 萬小時。在陌生場景、陌生物體上不做額外訓練直接測試，其中一款機器人總體成功率從 17.1% 提升至 44.1%，陌生場景成功率提升約 2.6 倍；在 RTX 5090 上生成一個連續動作塊約需 104 毫秒。
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight，用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首，在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上，其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44，比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分，成功軌跡誤報率僅 2.37%。
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 World Models' Last Exam in Physics，用 40 個任務、9 類物理現象測試 8 個影片生成模型，Seedance 2.5 以 57.76 分居首，MiniMax H3 以 54.89 分次之。評分由一致性分 C 與物理分 P 組成，物理分靠程式從影片中測量軌跡、週期、角度等量再按物理關係計算，且只有 C≥80 才計入總分。
中科大系公司白澤通境發布溯因式世界模型 AWM，並開源論文與程式碼，配合自研端側推理引擎 BAIZ-RUN 把模型壓進機器人本地執行。AWM 從無標註影片學習，在 Push-T 任務上以 2000 條軌跡達到 75% 成功率，約為 Causal-JEPA 所需資料的七分之一，資料加到 14728 條時成功率約 92%。
PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告，提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進（RSI）框架。在 CodeContests 程式碼修復中，不更換程式碼模型、線上測試預算不變，修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%；OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代，實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%，略超參考系統的 45.32%；
浙江大學、復旦大學、螞蟻集團與南京大學團隊推出 WorldMemBench，用可控的“離開—回訪”鏡頭評測影片世界模型的記憶。基準含 260 個案例、23 個內容類別，分靜態記憶、動態記憶及影片品質、相機跟隨四個維度，測試了 HY-WorldPlay、LingBot-World 等九個模型。結果顯示靜態與動態記憶的強項分化：HY-WorldPlay 七項靜態指標全部領先，LingBot-World 動態記憶總分最高；
微軟研究人員在 Nature 發表成果，稱找到一種低成本方法，讓 2 至 6 周的天氣預報更準確，相關工具已開源。傳統物理模型和現有 AI 模型通常在兩週後可靠性下降，該工具可幫助農民和應急回應人員提前規劃。微軟由此加入 Google、Nvidia 等公司開發天氣預報 AI 工具的行列。
優必選 Thinker-WM 在 WorldOlympiad、EWMBench、WorldArena Track-1 三項具身世界模型基準評測中均列第一，WorldOlympiad 綜合得分 0.740，EWMBench 總分 4.66，超過 Qwen-RobotWorld、Sora2 等模型。
牛津大學、莫納什大學與布里斯托大學等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira，由 Coding Agent 維護的 World State Table 單獨記錄場景中每個物體的 3D BBox 與互動狀態，從而精確改變指定物體，並讓改變後的狀態在後續影片中持續保留。
優必選 Thinker-WM 在 WorldOlympiad、EWMBench、WorldArena1.0 Track-1 三大具身世界模型基準中均位列第一，其中 WorldOlympiad 綜合得分 0.740，EWMBench 綜合總分 4.66，超過 Qwen-RobotWorld、Sora2 等模型。
清華大學牽頭聯合多所高校推出 OSWorld-Science 科研智慧體評測基準，含 146 項專家任務、覆蓋 7 大科學領域與 14 種科研軟體配置，12 個視覺語言模型平均任務得分僅 34.3%。Claude Fable 5.1 以 73.7% 領先，Claude Opus 5、GPT-6 Astra、GPT-5.6 sol 分別為 57.9%、57.4% 和 50.1%，但化學類任務中僅少數模型超過 20%。
NVIDIA 發布 Kumo Forecast（原 NV-Tesseract Forecasting），一個多變數時間序列預測模型，以 Apache 2.0 許可開源，模型程式碼 NVIDIA/Kumo-TS 與權重 nvidia/Kumo-Forecast 均已公開。模型以 MOMENT-1-large 為凍結主幹，約 3.4 億引數編碼器外加可訓練預測頭，支援 256、512、1024、2048 的輸入序列長度。
據 The Information 報導，Anthropic 正準備推出一款新模型，其推理與直覺判斷據稱超過現役所有商用 Claude 模型，並能從有限指令推斷出使用者未明說的目標。試用者舉例稱，讓它修復一個 Bug，它可能找出導致該 Bug 的一整類底層問題，並主動詢問是否一併修復；該模型的名稱、發布時間與評測成績均未公布。
文章在凱文·凱利 2016 年出版的《必然》問世十年後，逐條回看他當時對 AI 的判斷。他預言到 2026 年 Google 的主業將不再是搜尋而是 AI，AI 會由兩三家通用雲端商業智慧形成寡頭格局，形態更像可按需取用的 AWS 式廉價基礎設施，且絕大多數是狹窄的專用軟體大腦；人們還能用對話語氣向雲端提出任何問題。文中另提到 Google 研究者 2017 年發表《Attention Is All You Need》，提出 transformer 架構。
崑崙萬維旗下 Skywork AI 發布並開源遊戲世界模型 Matrix-Game 4.0，稱其為全球首款可在單張消費級顯示卡上即時執行的遊戲世界模型。它在 RTX 5090 上以 60 FPS、480p 畫質執行，按鍵到畫面回應不到 0.15 秒，視訊記憶體峰值約 18.5GiB。做法是把世界狀態與遊戲規則交給遊戲引擎維護，影片模型只負責生成畫面，Coding Agent 可用自然語言改寫遊戲程式碼，例如把計時賽變成追擊戰。
Anthropic 警告稱，AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導，指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
Anyworld 是一款瀏覽器端多人文字冒險遊戲，由房主用 llama.cpp 本地跑模型充當 DM，也支援 OpenAI 等雲 API，玩家只需開啟連結即可加入。行動結果由 Python 真實擲骰決定，模型只負責敘述；支援自訂劇本、隱藏劇情觸發、場外聊天和斷線重連。開發時用 Gemma 4-26B-A4B Q4、128k 上下文，在 RTX 5070 Ti 16GB 上每輪結算約 5 秒。
OpenWAM 是一個面向世界-動作模型的開放框架，讓影片預測與動作生成按不同順序組合，也能把獨立訓練的影片預測器、逆動力學模型（IDM）與前向動力學模型（FDM）在推理時拼接。它基於 Wan2.2-5B 適配機器人影片，在約 334 萬條軌跡、14640 小時影片上預訓練，用 32 張 NVIDIA B200 訓練 14 天，再以 5B 影片專家加 2B 動作專家組成 MoT 架構加入控制。
Kimi 團隊開源 WorldVQA 基準，用 3500 組圖文問答檢驗多模態大模型是否真的認出了圖中的實體，而不是僅憑視覺模式猜測。資料集覆蓋 9 大類，中文佔 36%、英文佔 64%，並把常見知識與長尾知識分開統計；結果顯示，前沿模型在長尾題上的準確率常常低於 50%。校準實驗還發現，各模型普遍過度自信；其中表現最好的 Kimi-K2.5，其 ECE 仍達 37.9%，Slope 為 0.550。
Google 和 Meta 在幾天內先後發布各自的前沿模型，並聲稱這些模型能與 OpenAI、Anthropic 最強的模型正面競爭。此前 Anthropic 與 OpenAI 被視為遙遙領先，Google 看起來落後很遠，Meta 雖投入數十億美元重振 AI 業務，仍未被當作真正的競爭者，中國新出的模型也被認為在追趕。兩家新模型的亮相，讓一度看似定局的 AI 競賽重新變得開放。
Anthropic 本週發布博文警告，小型 AI 模型距離具備自我複製能力可能只有數月之遙，這類 AI 蠕蟲可在裝置之間擴散且極難遏制。博文點名冰箱、烤箱、掃地機器人、割草機、攝像頭與電視等聯網家電，可能成為無意識的宿主。業界對此看法分裂：一派視其為迫在眉睫的網路安全風險，另一派認為這是 AI 公司慣用的末日論炒作。
10 月 16 日，範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域（ModelSphere），面向企業免費開源，以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程，可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片，無需為不同晶片重寫底層程式碼。
清華特獎得主、GeoPT 一作吳海旭已創立世界模型公司物原科技，從搭載物理建模能力的世界模型切入，迄今迅速完成多輪融資，估值達數億美元，投資方包括螞蟻、美團、達晨財智、星連。其技術思路一定程度延續 GeoPT 的研究路線，該工作提出合成動力學預訓練範式，把靜態幾何提升到動態空間，讓模型從粒子軌跡演化中獲取物理直覺，作者還包括龍明盛、何愷明與 Wojciech Matusik。吳海旭 2025 年起在 MIT CSAIL 做博士後，Google 學術被引 29611 次。
Frontier Red Team 的實驗顯示，小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製：這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天，還能自行摸清陌生硬體，測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步，30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯，簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
技術部落格 magicnumbers.io 於 2026 年 10 月 6 日發布題為 AI Model Groupthink 的文章，指向 AI 模型的群體思維/趨同現象。該文被提交到 Hacker News 後，截至收錄時獲得 9 分、1 條評論。條目本身只提供標題與連結，沒有正文摘要、作者結論或涉及的具體模型資訊。
VAST 正式開源即時世界模型 EdenLive，同步開放模型權重、推理程式碼、技術報告與端到端 Demo。它把世界狀態交給上游互動系統維護，自身只做即時渲染：單張消費級 RTX 5090、720P 下，5B 模型生成速度超 24FPS，端到端延遲百毫秒級，可連續生成分鐘級畫面。模型接收參考畫面、目標首幀與提示詞三類輸入，支援寫實、二次元等畫風，可用於遊戲原型預覽、影片重渲染與具身資料增強；
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。