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深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真

文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。

谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。

昨夜阿里推出全新多模态模型Qwen-VLo，在原有能力上全面升级，有细节捕捉、图像编辑、多语言支持等亮点，不受固定格式限制。官方demo展示多种玩法，目前免费可玩，实测其编辑能力不错。

上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题，提出SysSpec新范式，以规约指导生成，并配套工具链，构建SpecFS文件系统，开发效率提升3 - 5倍。

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

AutoGame创始人张昊阳离开腾讯后，带领团队打造AI游戏《麦琪的花园》，登上Steam新品榜Top50。他介绍了创业经历、产品玩法、团队分工等，还探讨AI对游戏行业的变革，认为AI游戏将带来行业范式迁移。

本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。

在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。

陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。

剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。