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碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架

复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。

AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。

清华系初创公司「厘清智能」完成数亿元种子轮融资，投资方豪华。其构建世界模型系统，全栈自研，释放强大泛化能力。由97年博导李一鸣领衔，集结名校人才。资本认为其是稀缺的‘范式级’团队。

清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。

文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。

从Sora惊艳亮相到谷歌开放Genie 3线上体验，世界模型从概念走向交互世界。蚂蚁旗下蚂蚁灵波开源全球首个视频 - 动作世界模型LingBot - VA，可驱动机器人完成复杂操作，解决长时漂移等问题，还提出工程化解法。

本月初 Google DeepMind 发布 Genie 3 引发关注，没过两周昆仑万维就推出开源交互世界模型 Matrix - Game 2.0，参数量 1.8B，单卡可跑，能实现实时长序列、交互式生成，经测试潜力大。

过去两年视频生成模型不断提升画面参数，但传统模型生成的视频固定，用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0，后续还将开源。

文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。

近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。