可靠具身 AI 的哈密頓世界模型
世界模型是具身智能的核心，但現有方法缺乏物理可靠性和動作控制。本文提出 Hamiltonian World Models，將觀測編碼至潛在相空間，並透過含控制、耗散與殘差的哈密頓動力學演化狀態。它實現可解釋、穩定的機器人與 RL 規劃預測。
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當AI改變創作門檻，新的遊戲形態將何處出現？
AI大幅降低遊戲創作成本，催生互動短劇與AI驅動UGC平台結合社交分發的新形態。專家預測2026年前Web式AI小遊戲將爆發，便於全球化。世界模型如Genie在具身AI展現潛力，但遊戲應用仍處早期。
前NVIDIA高管推出機器人數據公司Calder
前NVIDIA高階主管吳夏清創辦機器人數據服務公司Calder。该公司瞄準世界模型的基礎層。旨在解決具身機器人的嚴重數據需求。
智象未來CTO：AI轉向任務完成
智象未來CTO姚霆解釋AI從內容生成進化至透過多模態世界模型與代理系統完成端到端任務。公司源自微軟與京東專業知識，已開源HiDream-I1並推出如Vivago的創作者工具。強調統一全模態架構實現複雜創作。
Inverse Matrix Technology 籌資逾 1000 萬美元推進世界模型
北京大學創辦的初創公司 Inverse Matrix Technology 籌資逾 1000 萬美元。此資金用於開發整合強化學習的世界模型。旗艦模型預計 2026 年發布。
Momenta棄VLA選世界模型，大眾首發
Momenta選擇世界模型而非VLA用於自動駕駛技術，首度部署於大眾汽車。曹旭東斷言感測器重要性最低。他批評VLA為「好鋼沒用在刀刃上」。
純世界模型路線走不通
原力靈機CEO唐文斌批評具身AI純世界模型路線，主張VLA統一。他們採用分散多模態數據收集，優先品質×數量×多樣性。發布DM0模型及華勤DOS-W1機器人。
規格驅動 DEVS 世界模型透過 LLM
這篇 arXiv 論文提出使用 DEVS 形式化，從自然語言規格透過分階段 LLM 管線生成離散事件世界模型。方法將結構推斷與事件及時序邏輯分離，針對如排隊、具身規劃及多代理協調等環境。模型透過結構化事件追蹤對照時序與語義約束進行驗證，以確保可重現性。
Manifold AI流形空間近2億PreA輪融資世界模型
Manifold AI流形空間完成近2億元PreA輪融資，華控基金、錫創投領投。專注物理真實世界模型與具身智能機器人應用。國內首家自研世界模型落地機器人的公司；2025年5月底成立。
NeuroHex：腦啟發六角座標系統用於適應性 AI
NeuroHex 推出受腦部格子細胞啟發的六角座標系統，用於適應性 AI 的高效世界模型。它實現低成本空間運算，如平移、旋轉和距離計算，並具備完整的 60° 對稱性。OSM2Hex 工具處理 OpenStreetMap 資料，將幾何複雜度降低 90-99%，適用於導航任務。