零樣本世界模型為發展高效學習者
僅使用單一兒童視覺資料訓練的零樣本世界模型（ZWM），在視覺認知任務上零樣本即達到最先進模型水準。縮小了 AI 與人類兒童間的巨量資料差距。為人類規模資料的資料高效 AI 提供藍圖。
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中國在AI世界模型領先美國
中國AI世界模型因豐富數據與快速部署超越美國，GigaAI執行長王曉峰表示。與中國產業基地早期整合帶來更大動能。世界模型模擬3D環境，用於機器人與自駕車訓練。
五大門派圍攻大模型
AI領袖如楊立昆的AMI與李飛飛的World Labs為世界模型籌得逾20億美元融資，以克服大語言模型在物理理解上的局限。主要路線包括JEPA抽象預測（V-JEPA 2）、空間重建（Marble）及模擬（Genie 3）。這些方向旨在讓AI具備真正的3D、因果與互動世界理解。
WAM 將政策成功率提升至 92.8%
世界動作模型 (WAM) 將反向動力學整合至 DreamerV2，提升動作感知表示。在 CALVIN 任務中，行為克隆成功率從 59.4% 提高至 71.2%。PPO 微調後達 92.8% 成功率，使用 8.7 倍更少訓練步驟。
前理想AI負責人加入機器人公司
前理想汽車端到端智駕負責人夏中譜加入具身智能新創無界動力，此前拒絕多家車企邀約。他領導理想100天內完成端到端模型量產轉型。無界動力專注機器人「通用大腦」與世界模型，與其專長高度契合。
QCraft 募資1億美元 聚焦世界模型
QCraft 完成D輪1億美元融資，由車企與投資機構領投，用於世界模型+強化學習研發及人才建設。公司轉向L4無人駕駛與通用物理AI，憑藉逾百萬輛交付數據。計劃2026年推國民車NOA、Robovan規模化及Robotaxi試點。
AI世界模型克服物理限制
大型語言模型缺乏物理基礎，促使AMI Labs 10.3億美元種子輪及World Labs 10億美元投資。Sutton與Hassabis批評當前AI的「鋸齒智慧」。JEPA以潛在表示提供高效穩健的世界理解方法。
機器人拋棄語言層？GTC2026真實答案
NVIDIA 在 GTC 2026 發布 Isaac Platform 更新，將機器人從 VLA 模型的顯式語言中間層轉向直接感知到動作，提升回應速度。趨勢強調統一空間中的隱式推理，如 Fast-WAM 研究移除推理時未來想像，性能影響極小。
AIsphere 獲 3 億美元推 PixVerse
AIsphere 完成破紀錄 3 億美元 C 輪融資。此舉凸顯 PixVerse 影片生成模型的全球崛起。資金將加速即時互動「世界模型」開發。
LeCun 10億世界模型 AI 新創
Yann LeCun 離開 Meta 12 年後，在巴黎創 AMI Labs，完成歐洲最大 10.3 億美元種子輪，投前估值 35 億美元。駁 LLM 為死巷，押注 JEPA 世界模型實現物理推理。獲 Bezos、Nvidia、Schmidt 支持；原型展影片常識。