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9 月 22 日，以 FLUX 图像模型闻名的 Black Forest Labs 跨界发布了开源 7B 世界动作模型 FLUX 3 Action。据其官方博客，该模型在英伟达 RoboLab-120 榜单上超过了此前最强的开源模型 Cosmos 3 Nano，参数量却不到后者一半。一家做图像生成的公司跑来卷机器人控制，说明视频模型里积累的「物理直觉」正被越来越多的团队当作机器人大脑的底座。
好家伙，世界动作模型（WAM）赛道，中国团队直接冲到了全球第一？！
新加坡国立大学、清华大学、北京大学等七所高校联合开源世界动作模型 OpenWAM，由 OpenWAM-Infra 模块化基础设施、OpenWAM-Study 受控实验与 OpenWAM-α 大规模预训练基座模型组成，整合视频生成的世界动态先验与机器人动作学习，在多个仿真基准和真实机器人平台上验证了机器人预测环境变化并执行动作的能力。
我们理想中的具身智能模型，是什么样的？
刚刚，BeingBeyond智在无界发布首个基于人类视频数据的隐式触觉世界动作模型—— Being-H0.8。
过去两年，人形机器人赛道的竞争焦点，正从整机硬件进一步延伸到模型能力。
蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波，把这块最难的拼图拍上了桌：LingBot-VA 2.0——行业第一个具身原生预训练模型。所谓「具身原生」，一句话说清楚：不是拿现成的数字世界模型做嫁接，而是从数据、训练目标到模型架构，每一层都为「机器人在物理世界干活」而生—
公司由姚颂联合正大集团、清华青年学者于超共同发起，定位为物理智能系统公司，通过世界动作模型（WAM）与强化学习技术，推动机器人在真实商业与工业场景中落地，最终成为一个可信赖的机器人服务提供商。目前已完成近亿美元天使轮系列融资，投资方包括正大集团、华勤技术、九安医疗等多家上市企业，多位国内与国际知名企业家，以及多家一线投资机构。
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。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。