大多数世界模型工作默认：只要学到一个好的 latent dynamics，问题就解决了。 但这个假设本身是可疑的——什么样的信息，才足以支撑一个可预测、可传播的动力学？ 本文从信息论出发，重新审视这一前提。
刚刚，毕业清华大学数学系，曾在Meta FAIR工作3.75年、主导过SAM与Llama多项核心工作的研究员张鹏川（Pengchuan Zhang）宣布离职。他的下一站，是来到OpenAI，投身于世界模拟与机器人学（World Simulation and Robotics）方向的研究。
近年来，视频生成（Video Generation）与世界模型（World Models）已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵（Kling），视频生成模型在运动连续性、物体交互与部分物理先验上逐渐表现出更强的「世界一致性」，让人们开始认真讨论：能否把视频生成从「逼真短片」推进到可用于推理、规划与控制的「通用世界模拟器」。
马斯克的终极设想，正在成形。今天，特斯拉放出了「世界模拟器」震撼演示。一个神经网络，每天狂吞500年人类驾驶经验，并在无限的虚拟世界中自我进化。同款AI大脑，擎天柱也可共用。
只需一句话，就能生成可实时交互的3D世界。 刚刚，谷歌DeepMind发布了新一代通用世界模型Genie 3。
想象为《红楼梦》或《权力的游戏》创造一个AI的世界。书中的角色们变成AI，活在BookWorld当中。每天，他/她们醒来，思考，彼此对话、互动，建立感情和关系。
一个融合真实地理空间与AI生成技术的开放世界模拟平台，由Genesis物理引擎驱动，支持人类与机器人在社区中共同互动、成长与演化。
一个真实世界模拟器。
Nvidia刚刚发布了「世界生成」模型Cosmos-Transfer1，可以根据多种模态的空间控制输入（如分割、深度和边缘）生成世界模拟，使得世界生成具有高度可控性。开发者使用模型能够创建高度逼真的模拟环境，用于训练机器人和自动驾驶车辆。
本期 AGI 路线图中关键节点：Sora、DiT、Runway Gen-3、可灵 AI、Oasis、世界模拟器
