最新最强的开源原生多模态世界模型—— 北京智源人工智能研究院（BAAI）的悟界·Emu3.5来炸场了。 图、文、视频任务一网打尽，不仅能画图改图，还能生成图文教程，视频任务更是增加了物理真实性。
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注，在当日 Huggingface Daily Paper 榜单位列第一，并在 X 上获得 AK、Midjourney 创始人、SuperSplat 创始人等 AI 大佬点赞转发。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
今天，北京智源人工智能研究院（BAAI）重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu3.5。这不仅仅是一次常规的模型迭代，Emu3.5 被定义为一个 “多模态世界大模型”（Multimodal World Foudation Model）。
国内首个利用世界模型生成数据实现真机泛化的端到端VLA具身基础模型GigaBrain-0重磅发布。
对于机器人来说，世界模型真的有必要想象出精确的未来画面吗？在一篇新论文中，来自华盛顿大学、索尼 AI 的研究者提出了这个疑问。
AI大house真来了。
当今的 AI 智能体（Agent）越来越强大，尤其是像 VLM（视觉-语言模型）这样能「看懂」世界的智能体。但研究者发现一个大问题：相比于只处理文本的 LLM 智能体，VLM 智能体在面对复杂的视觉任务时，常常表现得像一个「莽撞的执行者」，而不是一个「深思熟虑的思考者」。
2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据，直指真机数据短缺痛点。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下，来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
