#世界模型
Kyutai Labs开源了MIRA，一个在神经网络里直接跑《火箭联盟》的模型，5B参数、20fps，不用游戏引擎纯靠学习生成，比传统游戏模拟器有意思多了。
中国初创搞的世界模型火了，能反复推演不同情境，Hugging Face上热度第一，周鸿祎和陆奇都投了，做推理模型的朋友可以看看。
GloVe和Transformer的创造者Manning要讲语言模型怎么和机器人结合了，想了解具身智能世界模型的可以听听。
WorldEvolver通过三种记忆模块让智能体的世界模型在测试时自我进化，在ALFWorld和ScienceWorld上预测准确率最高，下游成功率也领先其他方法。
DreamForge-World 0.1 Preview让你在消费级显卡上实时操控世界模拟，支持键盘鼠标，15 FPS流畅运行，比那些需要超算的模型亲民多了。
World Labs要在SIGGRAPH 2026搞黑客马拉松，两天用世界模型做游戏和VFX，有兴趣的可以去看看。
这篇论文用具体数据和实验证明世界模型的幻觉本质是数据覆盖问题，还给出了实用的检测和缓解方法。
Tripo AI 搞了个新世界模型 Project Eden，先建好地图再渲染，物体不会消失，还能多人同在一个世界。刚融资 2 亿美元，值得关注。
通义千问出了个新模型，不是教Agent怎么动，而是先让模型懂环境变化。用模拟环境练出的Agent反而比真实环境练的还强，还开源了35B版，值得看看。
Qwen做了个新Agent模型Paradigm II，不用额外训练就在终端、编码、搜索和工具调用任务上全涨分，尤其没见过的任务也管用。
阿里Qwen造了个能模拟7种环境的AgentWorld，在AgentWorldBench上干掉了Claude和GPT最新版，训练智能体不用真实环境也能更强，零微调迁移呢。
NVIDIA 把 SIGGRAPH 当作技术风向标，做图形渲染、物理仿真或 AI 模型的团队值得关注，可以提前规划参会或跟进后续发布。
这篇论文戳破了“数据足够就能预测一切”的常见假设，做因果推断、反事实推理或世界模型研究的开发者会看到理论上的新边界——原来预测器天生缺失跨世界耦合信息，而WorldKernel给出了补全它的数学框架，值得细读。
