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训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL

ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。

阿里推出世界模型HappyOyster（快乐生蚝），基于原生多模态架构，有漫游和导演两大核心功能，可实时构建和交互。与文生视频模型不同，它能随时被干预。虽世界模型尚处早期，但应用场景广泛。

谷歌预览Code Wiki，为代码库生成并更新文档，预览版含数百开源项目文档，Gemini CLI扩展将支持内部代码库。它有聊天界面，但AI生成文档缺乏权威性，开发人员看法不一，且非真正维基。

谷歌新发布Genie 3世界模型，能从文本生成交互式AI空间世界，操控图像和视频。用户可进入《苏格拉底之死》《夜游者》等名画探索，还能利用它训练3D模型，实现沉浸式体验。

作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后，让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发，解决多 Agent 写代码时的质量问题，涉及观察、治理等多方面能力。

今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。

今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。

穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0，全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境，配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施，跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路，是具身智能的里程碑。

2023年斯坦福「AI小镇」火了，但后续类似项目世界多人工搭建、固定。独立开发者用10天婚假开发WorldX，输入一句话5分钟就能生成完整AI世界，还解决了让AI看懂自己生成图等难题。

本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。