为解决世界模型训练中高质量交互数据匮乏的问题，LingBot-World采用了混合采集策略：一方面通过 清洗大规模的网络视频以覆盖多样化的场景，另一方面结合游戏采集与虚幻引擎（UE）合成管线，从 渲染层直接提取无UI干扰的纯净画面，并同步记录操作指令与相机位姿，为模型学习"动作如何改变环 境"提供精确对齐的训练信号。 凤凰网科技讯（作者/董雨晴） 1月29日，继连续发布空间感知与VLA基座模型后，蚂蚁灵波科技开源 发布世界模型LingBot-World。据披露，该模型在视频质量、动态程度、长时一致性、交互能力等关键 指标上追平Google Genie 3，目标是为具身智能、自动驾驶及游戏开发提供高保真、高动态、可实时操 控的"数字演练场"。 针对视频生成中最常见的"长时漂移"问题（生成时间一长就可能出现物体变形、细节塌陷、主体消失或 场景结构崩坏等现象），LingBot-World通过多阶段训练以及并行化加速，实现了近10分钟的连续稳定 无损生成，为长序列、多步骤的复杂任务训练提供支撑。 交互性能上，LingBot-World可实现约16 FPS的生成吞吐，并将端到端交互延迟控制在1秒以内。用户可 通过键盘或 ...