「Looped World Models」共找到 248 篇相关文章
Agent-World：扩展真实世界环境，让智能体与环境协同进化！
文章提出Agent-World，将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合，构建了1978个环境、19822个工具。实验表明，其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型，还分析了环境规模与自进化对性能的影响。
李飞飞World Labs双模齐发，能「造」超复杂大场景，一手实测
李飞飞的 World Labs 推出 Marble 1.1 和 Marble 1.1-Plus 两款模型。Marble 1.1 提升视觉效果，Marble 1.1-Plus 能生成更大更复杂场景。官方建议初用选 Marble 1.1，创建大场景用 1.1-Plus，还给出了实测和网友案例。
让 Claude 自己循环干到完成——Ralph Loop 原理与实战指南
文章介绍了Ralph Loop技术，它由程序员Geoffrey Huntley发明，核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异，还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。
蚂蚁开源世界模型LingBot-World：具有分钟级记忆的实时世界模拟器
蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World，它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器，采用多阶段进化策略，有涌现记忆等能力，虽有不足，但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。
从 Harness 到 Loop：真正决定 Agent 落地的，从来不是更强的模型
本文邀请蚂蚁、腾讯、京东的多位技术专家，围绕Agent落地生产环境展开讨论，提出当模型能力逐渐商品化后，真正的竞争壁垒已经转移到模型之外的工程系统，核心是从Harness到Loop的理念转变。
马斯克生日惊喜！全球首例Model Y无人「自驾交付」，30分钟见证历史
昨天，一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂无人自驾，最高时速115公里，30分钟到车主家门口，完成人类首次工厂到用户的闭环交付。马斯克激动祝贺，此场景复杂度超竞争对手。
Anthropic发布循环设计指南：权威拆解当下最火的AI新范式loop
Claude Code团队明确loop定义，将其分四大类，给出选择循环及控制Token消耗的实用指南，还介绍保持代码质量方法，最后总结各循环适用场景、建议功能，指导用户开始使用。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。
HiDream-O1-World拿下WBench第一，交互世界模型的格局被改写｜甲子光年
近日，智象未来的HiDream - O1 - World模型以平均分80.9登顶WBench核心Navi分榜，物理一致性维度也排第一。它走出第三条路线，解决时空与物理一致性难题，技术获国际顶会认可，正改变全球竞争格局。