世界模型

2026智驾决赛圈：洗牌、技术决战与3大生死门槛中国智能驾驶（智驾）行业正经历史上最剧烈的洗牌：曾经估值百亿的独角兽停摆、中腰部玩家批量出局，牌桌快速清空。行业形成明确共识：2026年将是决赛圈关闭的最后期限，最终仅2-3家核心供应商能存活，而主机厂自研阵营中，仅蔚来等少数玩家仍在坚守。

RISE——组合式世界模型驱动的RL框架：基于视频扩散模型预测的未来视觉状态，和VLA估计的进度价值评估，以先离线预热后在线改进世界模型一定是2026年的具身领域最热的研究方向之一，为何这么说呢为弥合这一鸿沟，RISE应运而生，一个通过想象进行机器人强化学习的可扩展框架。其核心是一个组合式世界模型，该模型

GigaBrain-0.5M*(可对标π∗0.6)——从基于世界模型的RL中学习的VLA：通过“预测的价值和未来状态、经验数据、人工纠正”优化动作策略今26年2.16是除夕，我司于过去三年完成了在具身领域的奠基回归正题，如果说上一篇文章《GigaBrain-0——通过世界模型GigaWorld增强VLA的泛化能力：基于RGBD输入建模，及通过具身CoT增强推理能力》介绍的GigaBrain-0，可对标π0.5

AI核心知识106—大语言模型之 World Model Trainer（简洁且通俗易懂版）世界模型训练师 (World Model Trainer) 是 AI 领域中一个极具未来感、正在快速崛起的新兴职业。

要加油哦～

AI-具身智能 | 世界模型 | Code2World 总结一、介绍Code2World 研究：如何把“代码”映射成一个可交互、可验证、可执行的“世界（World）”，并通过环境反馈反向改进代码生成。

康谋自动驾驶

2026年，3DGS和世界模型，在自动驾驶仿真中的组合应用2026年，自动驾驶仿真赛道将持续升温。回顾2025年，两大仿真新技术快速走进公众视野，分别是世界模型（World Model）与3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯泼溅）。

【世界模型】AI世界模型的两次物理大考（测评）如果你让当今最先进的AI视频模型生成一段“冰块落入温水”的视频，你很可能会得到一个画质惊艳、光线完美、动态流畅的短片。它几乎能以假乱真。

【物理重建】PPISP :辐射场重建中光度变化的物理合理补偿与控制标题：《PPISP: Physically-Plausible Compensation and Control of Photometric Variations in Radiance Field Reconstruction》项目：https://hyokong.github.io/worldwarp-page/ 来源：NVIDIA

【视频生成】SRENDER：基于＜稀疏扩散＞与＜3D渲染＞的像机轨迹视频生成标题：《Efficient Camera-Controlled Video Generation of Static Scenes via Sparse Diffusion and 3D Rendering》项目：https://ayushtewari.com/projects/srender/ 来源：英国剑桥大学

白云千载尽

cosmos系列模型的推理使用——cosmos transfer2.5我们先来使用cosmos transfer2.5来进行基本的功能推理。之前已经用过cosmos-transfer1的功能了，所以对一些基本内容还是比较熟悉了，这次我们主要解决cosmos2上遇到的一些问题。

I-JEPA CVPR2023 LeCun所说的world model和视频生成模型是一回事儿吗本文分为三大部分,一是对原论文的一些笔记;二是I-JEPA代码的一些记录;三是最后的一点总结;1.图像自监督学习分为invariance- based 方法以及 generative methods；

世界模型通俗讲解：AI大脑里的“物理模拟器“🍃作者介绍：25届双非本科网络工程专业，阿里云专家博主，深耕 AI 原理 / 应用开发 / 产品设计。前几年深耕Java技术体系，现专注把 AI 能力落地到实际产品与业务场景。 🦅个人主页：@逐梦苍穹 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

李飞飞团队2026开年首篇工作：一张RGB-D图像让机器人野外零样本全能操作目录01 从“专属模型”到“通用预测”02 500小时数据+0.1秒推理03 核心设计动作表示：不用关节，用几何

闭环与世界模型：具身智能系统中的多对多关系——从“稳定现象”到“可治理机制”的工程解释在具身智能系统的讨论中，“世界模型（world model）”常被赋予某种中心地位：仿佛只要模型足够丰富、足够准确，系统就会自然地表现出稳定、可靠、可预测的智能行为。然而，真实工程现场反复证明：智能行为能否稳定存在，首先取决于闭环机制是否成立，其次才是闭环内部使用了怎样的世界模型。换言之，世界模型并非闭环的先验前提，而更像闭环中的一类“结构化工具”与“约束载体”。

【论文阅读】Motus: A Unified Latent Action World Model摘要研究背景现状：目前的具身智能系统通常是由多个独立的模型拼凑而成的。问题：这种碎片化方法有两个主要缺陷：

为何具身机械主义可以被视为一种工程第一性原则在工程语境中，“第一性原则”并非形而上学意义上的终极公理，也不同于具体技术路线或实现方法。它指的是这样一类原则：

AMR “分布式多世界”世界模型的工作原理说明在工业场景中，AMR 系统并不运行在一个“单一、实时一致、全知全能”的世界模型之上。工厂现场的可观测性天然不完备、约束来源多元、决策时标分层，并且存在多主体（车辆、调度器、边缘交通控制、站点设备、业务系统与人）并发行动。由此，AMR 的“世界模型”必须被理解为一种分布式的多世界世界模型：

论隐式世界模型与显式世界模型在具身机械主义语境下的本质区别在智能系统里，“世界模型”常被误解成一个可有可无的内部组件：有的系统做了“模型”，有的系统“端到端”似乎就不需要模型。但在具身机械主义的语境下，这种二分法是站不住的。原因很简单：任何能稳定行动的具身系统，都必须以某种方式将感知—行动闭环中的不确定性压缩为可决策的结构。这意味着：

数据与后端架构提升之路

2025：把“大模型”写进“数据闭环”——从自动驾驶到具身机器人，我如何用数据与算法做可落地的智能系统关键词：数据湖 / 流批一体 / MLOps / 自动驾驶数据闭环 / Occupancy / VLA / 世界模型 / 小模型本地推理 / 可靠性

S95xS88智能制造系统的“双世界”世界模型工作原理在S95×S88 智能制造系统中看“双世界（Two-World）世界模型”，最贴切的理解是：用两套不同语义、不同时间尺度、不同责任边界的模型，把同一个制造系统“看成两个世界”，再用一层可治理的映射把它们扣成一个可闭环的“认知系统”。