AGI之路,终于交汇到了世界模型的战场。
李飞飞,发布了旗下首款商用世界模型Marble;
几乎同一时间,Lecun离职Meta,准备创立自己的世界模型公司;
在此之前,谷歌旗下的世界模型Genie 3,也曾掀起业界轰动。
AI界三股大佬力量,虽然同样进军世界模型,却意味着三种截然不同的技术路线赌注——
李飞飞刚刚为空间智能举大旗的万字长文发布,她旗下的创业公司World Labs,就紧锣密鼓推出了首款商用世界模型Marble。

业界普遍认为Marble有商业化潜力,是因为它生成的是持久的、可下载的3D环境。
团队表示,这种方式能显著减少场景变形和细节不一致的问题,而且还能把生成的世界导出成高斯斑点、Mesh网格,甚至直接导出视频。
更进一步,Marble还内置一个原生的AI世界编辑器Chisel,用户只需一句提示,就能按自己的想法自由改造世界。

对于做VR或游戏的开发者来说,「一句提示→直接生成3D世界→一键导出到Unity」这样的链路,非常有帮助。
然而,Hacker News的一名机器学习工程师指出,比起所谓的世界模型,Marble看起来更像是一个单纯的3D渲染模型。
这难道不就是高斯Splat模型吗?我在AI行业干了这么久,到现在都还是搞不明白「世界模型」里的「世界」究竟指什么。
Reddit网友的说法则更加直接:
用高斯散射、深度和图像修复把图片转成3D环境,确实很酷,但这就是一套3D高斯生成流水线,不是机器人的大脑。
这里的高斯泼溅,指的是近几年3D建模里最火的一类新技术。
它把一个场景表示成成千上万个漂浮在空间中的彩色模糊小斑点(也就是高斯),再把这些斑点「泼溅」到屏幕上,让它们自然融合成一张图像。
可以这么理解:高斯就像一个漂浮在三维空间里、半透明、带光晕、边缘柔软的小气泡。
单个气泡当然软乎乎的成不了形,但如果成千上万个这样的气泡聚在一起,再从不同角度渲染出来,就能组合出一幅精美的三维画面。
这样做,不需要像传统摄影测量那样走复杂的建模流程,虽然牺牲了一些精度,但速度极快,而且操作更轻松。
Marble采取的正是这样一种路径。
然而,这也意味着,Marble可能并不是大家想的那种、可以直接用于机器人训练的「世界模型」。
Marble确实构建了一个完整世界,但我们看到的其实只是一个能被渲染器直接转成像素的视图。
换句话说,它捕捉的是「表面是什么样子」,而并没有内置「这个世界为什么会这样运作」的物理规律。
这对于人来说是完全够用了,但对于机器人来说,重要的其实不是这些视觉信息,而是背后的因果结构——
比如,一放在斜坡上的球会滚下来,这对人类来说是看一眼就懂的事;
但机器人想做出类似判断,还需要质量、摩擦、速度……这些信息在Marble里根本不存在。
或许正是因为如此,在Marble自己的博客上,虽然屡屡提及「世界模型」与「导出高斯散射体、网格和视频」,但几乎完全没有提到机器人。
不过在商业化层面,Marble明显更具优势。
相比起被AI圈热议的那类、可孕育具身智能世界模型,Marble已经不是一个遥远的概念,而是一款能够立刻融入游戏开发者日常工作流程的实用工具。
但这也不禁令人有些黯然,难道那条能通往AGI的「世界模型」之路,只是个噱头吗?
当然不是。
确实存在能与机器人真正互动的世界模型,比如——LeCun的JEPA。
LeCun理解的「世界模型」,根子并不在3D图形学,而是在控制理论和认知科学。
它不需要输出漂亮的画面,因为你根本「看不到」这种世界模型。
这类世界模型的任务,不是渲染精美的像素,是让机器人能提前想几步,学会在行动前预判世界的变化。
JEPA走的正是这条路——
LeCun认为,对于AI来说,只有中间那个抽象表征才重要,模型没必要浪费算力去生成像素,只需专注于捕捉那些能用于AI决策的世界状态。
所以,这类模型虽然没法像Marble那样生成精致的3D图像,看上去不那么「惊艳」,但它更像是在训练机器人的「大脑」。
其优势在于对世界更本质的理解,因此,更适合作为机器人的健身房。
这么一对比,李飞飞和LeCun在「世界模型」上的路线几乎南辕北辙——
前者做的是一个前端资产生成器;后者则更像一个后端预测系统。
而在这二位神仙打架的中间,还站着一位科技巨头——谷歌。
今年8月,谷歌DeepMind推出了新版世界模型,这就是Genie 3。
只需一句Prompt,模型就能生成一个可交互的视频环境,用户可以在其中自由探索数分钟。

最令人印象深刻的是,Genie 3首次在这一类模型中解决了长时一致性的问题——不会再出现那种「转个身整栋楼消失」的状况。
同时,它还支持触发世界事件,比如「开始下雨」「夜幕降临」等,整个过程就像一款由模型而非传统引擎驱动的电子游戏。
不过,Genie应该更像一款「世界模型式视频生成器」。
尽管Genie 3让「世界动了起来」,它的核心仍然是视频逻辑,而非JEPA那种基于物理和因果的逻辑。
也就是说,它虽然可以生成动态画面,但也不能完全「理解」这些画面背后的物理规律。
依然可以用于机器人训练,但不如JEPA那样直击本质。
与此同时,画面质量和分辨率也有限,难以与Marble那种高精度、可导出的3D资产相提并论。
综上来看,三种「世界模型」虽然都在描绘「世界」,但理解路径完全不同,也因此各有千秋——
Marble渲染「世界长什么样」,Genie 3展示「世界怎么变」,JEPA则探究「世界的结构是什么」。
而市面上几乎所有的「世界模型」,大致也都可归入这三种范式:
以Marble为代表,它让人们能够从文字或二维素材,直接生成可编辑、可分享的三维环境。
在这种模式下,「世界」是呈现在VR头显、显示器或电脑屏幕上的那片可供人观看与游走的空间。
以Genie 3为代表,这类模型能生成连续、可控制的视频式世界,让智能体在其中反复尝试、失败、再尝试。
像SIMA 2这样的智能体,便可把这类世界当作「虚拟健身房」。
以JEPA为代表,这是一种高度抽象的形式,没有像前两种一样可供人欣赏的画面。
在这里,关注点不在于渲染,「世界」以潜在变量和状态转移函数的形式呈现,可以说是机器人完美的训练基地。
在智源学者赵昊看来,其实可以将三者拼装为一个「世界模型金字塔」——
自下而上依次是李飞飞、Genie 3、Lecun。
站在地面仰望这座金字塔:
越往上,模型越抽象、也越贴近AI的思维方式,因此更适合用于机器人训练与推理;
越往下,模型在外观、交互与可视化等方面对人类来说更真实,但却更难被机器人理解。
参考链接:
[1]https://entropytown.com/articles/2025-11-13-world-model-lecun-feifei-li/
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/D7G3S_AIfzQfITgqXIKQAg
文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LGM是一个AI建模的项目,它可以将你上传的平面图片,变成一个3D的模型。
项目地址:https://github.com/3DTopia/LGM?tab=readme-ov-file
在线使用:https://replicate.com/camenduru/lgm
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0