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世界模型混战，Momenta率先冲刺IPO

当下世界模型是AI领域热门且混乱的概念，主流路线有四类。Momenta的R7世界模型已量产，其CEO定位公司为物理AI基座模型构建者。Momenta率先冲刺IPO，商业模式正转型，为后续玩家提供价值评估体系。

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。

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。

现有文本生成视频模型多为离线生成，无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型，采用流匹配等方法，蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频，不过仍有伪影问题。

Loopit 今年 2 月上线，已积累近 1500 万作品，北美数十万青少年成稳定用户。在此基础上，团队发布互动世界模型 Zing - 0.5，探索互动内容新形态。陈炜鹏认为模型与应用应结合，自研是为拓展产品边界。

上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。

本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。

海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。

智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca，探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律，受海外关注。它先学世界表征，有独特学习方式，经实验验证效果良好。

五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。