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El espacio manifold obtiene mil millones de financiamiento, lanza un modelo de mundo en tiempo real para robots con una décima parte de los parámetros
El modelo de mundo en tiempo real desarrollado internamente, WorldScape, sirve como modelo base de preentrenamiento para robots, soportando interacciones duales de movimiento y manipulación. WorldScape utiliza una arquitectura de expertos híbridos (MoE), y ha mantenido el primer lugar en la lista de evaluación WorldScore con solo el 10% del tamaño de parámetros de los principales competidores durante casi dos meses. Combinando el estado de predicción espacio-temporal de WorldScape, el modelo de acción WorldScape Policy puede filtrar interferencias aleatorias como iluminación compleja y fondos, logrando un control fino sin muestras, y ya se ha implementado en escenarios físicos como logística de comercio electrónico y fabricación de productos electrónicos de consumo.
Para evaluar la capacidad de decisión de los grandes modelos en tareas físicas reales, Space of Forms en colaboración con decenas de instituciones de investigación lanzó el estándar de evaluación WorldArena. La evaluación incluye 6 dimensiones y 16 métricas, con un enfoque que pasa de la fidelidad visual a la utilidad práctica en decisiones robotizadas, y ya se ha utilizado para apoyar el Desafío del Simulador Mundial CVPR 2026.