啟元推出 PrimeSim 機器人世界模型,登頂 LIBERO 綜合榜
啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim,登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜,並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界,用於開展策略驗證與強化學習,目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示,在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
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啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim,登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜,並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界,用於開展策略驗證與強化學習,目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示,在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
YC F26 的 Simantic 發布韌體模擬層,讓 AI agent 與工程師不必拿到硬體就能測試和驗證韌體。它提供可單次 API 呼叫即執行的虛擬開發板、以模擬結果為證據的韌體 AI 程式碼審查,以及每次提交都針對模擬微控制器驗證韌體的 CI/CD 流水線。團隊來自 Neuralink 與 Tesla,早期 MVP 封裝 Renode,因受制於其開發速度、Dotnet 效能與功能臃腫而改為自研引擎。
Show HN 上出現一個名為 camilleworld 的專案:在手機上搭建 3D 世界,然後進入 Apple Vision Pro 與 Meta Quest 的 XR 環境中瀏覽。入口是 3d.camilleworld.com/play/,手機端負責搭建,頭顯端負責沉浸式檢視。原帖只給出連結,未說明支援機型、是否需要帳號或是否收費;發帖時僅 3 分、0 條評論。
Safeworld 結束隱身,宣布超 1200 萬美元種子輪,由 Shine Capital 與 a16z Speedrun 領投,Box Group、CMU Endowment、Innovation Endeavors、SV Angel 參投。
清華大學與新加坡國立大學提出 ParallelWorld,讓具身智慧體在高層規劃中先預演多條候選動作的未來,把任務成功率從 56% 提升至 83%。系統會推演各分支後續觀察、剪去較差路徑,選定軌跡後只執行第一個動作再依新觀察重新規劃;在 ESI-Bench 的 28 個子任務中 26 項超過順序式主動探索,LIBERO-Pro 八個操作設定全部超過直接基線,Spatial 位置交換提升 27 個百分點。
Google DeepMind 發布 Genie 4 世界模型,稱它在物理模擬與人物表現上比去年的 Genie 3 更真實,幾乎各方面都有提升。世界模型不需要預先渲染環境或程式設計互動元素,只要說明需求,它就能即時逐幀生成可探索的虛擬世界;DeepMind 將其視為通往 AGI 的關鍵,可用於機器人的訓練環境和創意領域的快速原型。部分改進來自 Google 更新的 Gemini 模型,DeepMind 還暗示付費後有望提前用上 Genie 4。
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。
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;
Google DeepMind 發布世界模型 Genie 4 研究預覽版,首次加入與場景匹配的即時音訊(音樂、環境音、可互動對話),並支援在模擬過程中直接輸入提示即時修改場景,例如改天氣、換鏡頭角度、增刪人物。單次場景一致性最長約兩分鐘,為 Genie 3 的兩倍,物理表現與角色擬真度也有所提升。
上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2,把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預,系統回放已記錄的動作生成反事實分支,分叉前人群、行為模型與隨機種子一致;研究過程則以可編輯的版本樹組織,每個版本儲存完整快照。
Google 發布 Genie 4 世界模型,可生成約兩分鐘的可互動體驗,時長比上一代 Genie 3 的一分鐘翻倍。官方列出的四項更新包括:世界更真實、可用自然語言提示即時修改場景、支援生成音訊,以及底層改用 Gemini 3.8 Flash 輔助模擬。Google 稱其適用於影視預視覺化、遊戲創意原型和機器人訓練場景。
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。
復旦大學、騰訊混元與清華大學聯合發布 ExplorationBench,用兩套規則被改寫的「異星世界」AlienCode 和 AlienLogic,評測 AI 能否通過自主實驗發現規則。10 個前沿系統讀完範例後,在 AlienCode 上最高僅 15.7%,四輪探索後最好軌跡達 89.0%;若只讓模型多想、不給環境反饋,最高只有 11.0%。GPT-5.6 Sol 自主探索拿到 88.1%,而事先直接告知全部規則反而只有 69.5%,說明探索過程同時提升了規則的使用能力。
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;
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試:用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景,在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建,可按語言指令即時改造街景,並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
Google DeepMind 發布 Genie 4,稱其是目前最逼真、互動性最強的世界模型。據官方介紹,使用者可以即時探索動態環境,場景會對手的操作做出回應,並伴有聲音,場景中的人物會移動、反應和說話。推文未提及 Genie 4 的開放時間、訪問方式或適用範圍。
加州大學聖塔芭芭拉分校、斯坦福等六家機構聯合提出多模態 Agent 記憶評測基準 WorldMemArena,論文已被 NeurIPS 2026 接收。該基準含 400 多項多會話任務、24,258 組問答與 15,595 張影像截圖,把記憶拆成寫入、維護、檢索、使用四個環節來定位失敗原因。初步結果顯示,存得多不等於用得好:M2A 記憶召回率 86.83%,問答正確率僅 50.14%;
Google DeepMind 宣布,四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始,在 27 小時內通關 Minecraft,全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作,一共編寫了 2783 個程式,通過聊天分配各自的任務、共享筆記,並一起除錯出現的錯誤。
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。
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。
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%。
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%;
禾賽 10 月 14 日發布三維世界資料引擎 Kosmo,由空間相機 Kosmo One 與雲平台 Kosmo World 組成,約 15 分鐘可完成 100 平方米空間掃描並生成三維訓練環境,而人工建模還原一家門店約需 300 小時。禾賽稱 Sharpa 的失敗案例降至原來的十分之一,任務成功率達 99%,同一空間可自動生成上萬條訓練軌跡。
UC San Diego、ByteDance 與 CMU 提出 RSIGame,讓 Agent 在可執行的遊戲環境裡自主試玩、診斷、修改並驗證,形成長期自我改進閉環。以 GPT-5.5 生成的遊戲為起點,多輪自主開發後品質評分從 50.26 提升到 64.53;在 GameCraft-Bench 的 140 個任務、Godot 與 Phaser 兩種引擎上,比迭代開發基線 Play2Code 高 7.2~13.8 分。
Google 發布新一代世界模型 Genie 4,原生多模態,在生成畫面的同時產出音樂、環境音與互動對話,並支援用自然語言即時修改天氣、鏡頭或加入人物物體。它建立在 Gemini 家族能力之上:Gemini Omni 讓模擬貼近真實世界的外觀與行為,其他 Gemini 模型負責維持場景的連貫與連續。
作者用 Qwen2.5-Coder-0.5B 微調出 360M 引數模型 WorldTUI,它背後沒有 shell 和檔案系統,只根據每次按鍵預測終端螢幕變化,能建立檔案、執行 vim 與 tmux、玩貪吃蛇。訓練資料由 Docker 中錄製的真實終端會話合成,共 33.6 萬段、約 20 億 token,其中 35% 的會話從任務中途開始;推理使用僅 333 個 token 的小詞表,COPY 行操作把滾動重繪從約 3000 token 降到每行 3 個。
NVIDIA 展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫,以自然語言指令搭建模擬應用。案例包括從全景照片與點雲重建可編輯的廠房模型、針對燃氣輪機與發電機的 what-if 分析應用(含 6 項測試流程),以及藉助 GTC Berlin 發布的 SimReady Central Library(2000 多個模擬就緒 USD 資產)組裝場景。
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。
Ai2 發布衛星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,同時公開覆蓋全球的預計算年度嵌入(10 米解析度,64 與 128 維),並上線免登入的 Embeddings Explorer 瀏覽器工具。模型讀取一年的 Sentinel-1 雷達與 Sentinel-2、Landsat 多光譜時序,為每個 10 米畫素輸出一個 128 維向量;
AI 工具正在加速老遊戲的反編譯與重編譯移植,也讓專注遊戲儲存的社群遭到衝擊。過去一個月,瀏覽器裡的《光環》、iPhone 上的《風之杖》、混合現實中的《任天堂明星大亂鬥》等非常規移植專案高頻走紅。愛好者用 decomps/recomps 逆向拆解遊戲,再為新平台重建;AI 提高了移植速度,卻撕裂了原本緊密的儲存社群。