廣東
近日，阿里巴巴旗下一款名為ABot-PhysWorld的世界模型登頂世界模型領(lǐng)域的權(quán)威評測WorldArena。不到半個月內(nèi)，阿里巴巴已先后有兩個全新模型登頂世界級評測榜單。
4月初，來自阿里巴巴的HappyHorse橫空出世，一舉登頂權(quán)威AI模型測評榜單Artificial Analysis。而這次，ABot-PhysWorld也是力壓GigaWorld、Google Veo等知名模型，登頂WorldArena。
WorldArena是世界模型領(lǐng)域公認(rèn)的權(quán)威評測，由清華大學(xué)聯(lián)合普林斯頓大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、北京大學(xué)、香港大學(xué)、中國科學(xué)院、上海交通大學(xué)以及中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)等8所頂尖高校共同打造。其構(gòu)建了包含16項細(xì)分核心指標(biāo)和3大真實應(yīng)用任務(wù)的立體評估體系，旨在對具身世界模型的感知精度、物理規(guī)律理解、三維空間認(rèn)知以及動作預(yù)測與落地能力進(jìn)行最嚴(yán)苛的壓力測試。
從能力指標(biāo)上來看，ABot-PhysWorld的領(lǐng)先性體現(xiàn)在其對物理規(guī)律的深度內(nèi)化與長程動態(tài)預(yù)測能力上。不同于多數(shù)模型僅能生成短時、靜態(tài)或裝飾性的視頻片段，ABot-PhysWorld夠準(zhǔn)確預(yù)見物體在復(fù)雜交互下的運動軌跡，如滑動、傾倒、堆疊、流體變化等，并保持多步因果邏輯的一致性。
這種“可推理”的生成能力使ABot-PhysWorld在任務(wù)規(guī)劃、異常預(yù)判和自主決策中具備實際價值，而非停留在視覺演示層面。
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