登顶HuggingFace日榜!英伟达清华团队γ-World:把世界模型从单机打到联机
登顶HuggingFace日榜!英伟达清华团队γ-World:把世界模型从单机打到联机5 月下旬,NVIDIA 联合清华大学、多伦多大学和 Vector Institute 发布 Gamma-World,共一第一为清华大学电子系博士刘芳甫,核心 Research 方向是世界模型和空间智能。
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5 月下旬,NVIDIA 联合清华大学、多伦多大学和 Vector Institute 发布 Gamma-World,共一第一为清华大学电子系博士刘芳甫,核心 Research 方向是世界模型和空间智能。
WorldArena 世界模型赛道从来都是竞争异常激烈,在经历了前几次比赛过程中的放榜之后,CVPR 2026 WorldArena 世界模型赛道锁定总成绩,智元自研的世界模型 Genie Envisioner-Sim 2.0(以下简称 GE 2.0)拿下了最终的冠军,成为了 “强者中的强者”。
真实世界需要 200 多个小时的模型评测任务,可以在仿真中不到 0.5 小时内完成。
训练一个真正会用网页的GUI Agent,最自然的思路通常是: 去真实网站上操作,收集轨迹,再拿来训练。
从数学、代码、复杂推理,到多轮工具调用,大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后,RL 不再只是一个算法问题,同时更加是一个系统问题。
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天,RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构,把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活,1 周就能干完。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架,由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer(Qwen-Image)、混合 AR-DiT(Qwen-Omni)、统一理解 + 生成(BAGEL、HunyuanImage-3.0)等架构。
即将结束博士生涯的童晟邦,正站在另一个起点上。
刚刚完成新一轮亿元融资的具脑磐石,从成立之初押注的正是这个方向。具脑磐石由朱森华创立。他曾任华为云AI算法创新Lab主任,主导过AI脑科学云平台、盘古具身大模型、全球具身智能产业创新中心等系统级项目。在业内,他被称为“华为具身大脑一号位”。
Bloomberg曝光的一份xAI内部组织架构图显示,19人的管理、产品、工程三层架构里,几乎全是马斯克的老部下:SpaceX总裁、Starlink五年老兵、家族办公室总管、Tesla AI工程负责人逐一就位。