{LingBot-World-Base: An open frontier for world models + LingBot-World：交互式世界模型的新疆界}
🧐 LingBot-World 是一个开源的交互式世界模型框架，它通过将游戏引擎视为无限数据生成器，利用可扩展的数据引擎学习物理规律和因果关系，从而生成具有高保真度、逻辑一致性且可交互的动态虚拟世界，超越了传统的被动视频合成技术。
➡️链接：http://t.cn/AXq0414Z
✨重点
● 🌍 超越被动生成
LingBot-World 不仅仅是一个视频生成工具，而是一个具备物理规律理解能力的“世界模拟器”。它能根据用户的精细指令进行动作条件生成（Action-Conditioned Generation），渲染出符合物理逻辑的动态场景，拒绝随机幻觉。
● 🎮 游戏引擎即数据源
该模型利用专有的“可扩展数据引擎”（Scalable Data Engine），创新性地将游戏引擎作为无限的数据生成器。这使得模型能够统一物理世界与游戏世界的逻辑，实现从合成数据到现实场景的强大泛化能力。
● 🧠 动态离屏记忆
拥有超越简单物体恒常性的“离屏记忆”能力。即使代理（如视频中的猫）离开视野，模型仍能维持其状态和行动逻辑；当视角切回时，世界状态是自然演进后的结果，而非静止或重置。
● ⏳ 对抗生成漂移
通过增强的上下文记忆，LingBot-World 能够维持分钟级的长程叙事逻辑和结构完整性，确保在超长视频生成中环境不崩塌、物体不形变，通过了“时间持久性”的考验。
● 🛡️ 拒绝穿模
模型内置了严格的物理碰撞动态约束，确保生成的代理不会穿过障碍物或忽略固体边界，使运动轨迹符合空间逻辑，从而与单纯的视觉幻觉区分开来。
● ⚡ 闭环控制
搭载 LingBot-World-Fast 版本，系统可实现低延迟推理，支持实时闭环控制。这意味着它不仅能生成视频，还能作为一个可玩的模拟器，理解动作与结果之间的因果关系。
● 🚧 硬件门槛与未来
当前版本存在高推理成本（需企业级 GPU）、显式记忆模块缺失导致的长期环境漂移以及精细操作能力不足等问题。未来路线图将专注于引入显式记忆模块、消除生成漂移，并扩展动作空间以支持更复杂的交互。
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