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Espaço de variedades recebe bilhões de financiamento, lança um modelo de mundo em tempo real para robôs com um décimo dos parâmetros
O modelo de mundo em tempo real desenvolvido internamente, WorldScape, serve como uma base de pré-treinamento para robôs, suportando interações de movimento e manipulação. WorldScape usa uma arquitetura de especialistas híbridos (MoE) e mantém a liderança há quase dois meses na tabela de avaliação WorldScore, com uma quantidade de parâmetros que representa 10% dos principais concorrentes. Com a previsão espaço-temporal do WorldScape, o modelo de ação WorldScape Policy consegue filtrar interferências aleatórias como iluminação complexa e fundos, realizando controle fino de zero amostras, e já foi implementado em cenários de logística de comércio eletrônico e fabricação de eletrônicos de consumo.
Para testar a capacidade de decisão de grandes modelos em tarefas reais de embodiment, a Floresta Espacial, em parceria com dezenas de instituições de pesquisa, lançou o benchmark de avaliação WorldArena. A avaliação inclui 6 dimensões principais e 16 indicadores, com foco na utilidade prática das decisões do robô, mudando a ênfase da realismo das imagens de vídeo para a tomada de decisão, e já foi utilizado para apoiar o Desafio do Simulador Mundial CVPR 2026.