谷歌DeepMind深夜放核弹：世界模型Genie 3登场，重新定义“生成式AI”

刚刚谷歌 DeepMind 宣布推出第三代通用的世界模型 Genie 3 ，可以生成前所未有的多样化交互式环境，给出文本提示，Genie 3 可以生成动态世界，可以以每秒 24 帧的速度实时导航，并以 720p 的分辨率保持几分钟的一致性

Genie 3将首先以有限研究预览的形式，向一小部分学者和创作者开放 Genie 3，以收集关键反馈

Genie 3 的突破

DeepMind 在模拟环境领域已有十余年的深厚积累。从训练能玩转即时战略游戏的 AI，到为机器人开发开放式学习环境，这些研究都指向了一个共同的目标：构建强大的世界模型。

与前代模型（如 Genie 1/2）和视频生成模型（如 Veo 2，Veo 3对直觉物理学的深刻理解）相比，Genie 3 是第一个允许实时交互的世界模型，同时与 Genie 2 相比，其一致性和真实感也得到了提升

核心能力

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模拟世界的物理特性：Genie 3 对物理规律有深刻理解，能逼真地模拟水流、光影变化以及复杂的环境互动，例如直升机在悬崖瀑布边小心翼翼地机动

模拟自然世界：从冰川湖畔充满生机的生态系统，到幻想世界中可爱的毛茸茸生物在彩虹桥上跳跃，Genie 3 能将想象力转化为可探索的现实

动画和小说建模：：可以发挥想象力，创造奇幻的场景和富有表现力的动画角色

探索不同地域与历史场景：模型能超越地理和时间的限制，带领用户探索不同地点和历史时代，无论是身穿翼装飞越雪山，还是置身于历史悠久的古城

突破实时性能的极限：实现高度的可控性和实时交互性，在每一帧的自回归生成过程中，模型必须考虑先前生成的随时间增长的轨迹。例如，如果用户在一分钟后重新访问某个位置，则模型必须引用一分钟前的相关信息。为了实现实时交互性，这种计算必须每秒进行多次，以响应新用户输入的到来

长时程环境一致性：为了让人工智能生成的世界身临其境，它们必须在很长一段时间内保持物理上的一致性。然而，自动回归生成环境通常比生成整个视频更难的技术问题，因为不准确之处往往会随着时间的推移而累积，Genie 3 环境在几分钟内基本保持一致，视觉记忆可以追溯到一分钟前，Genie 3 生成的世界更加动态和丰富，因为它们是根据用户的世界描述和作逐帧创建的

可提示的世界事件 (promptable World Events)：除了导航输入之外，Genie 3 还支持一种更具表现力的基于文本的交互形式，称之为可提示的世界事件。可提示的世界事件可以改变生成的世界，例如改变天气条件或引入新的物体和角色，从而增强导航控制的体验，这种能力还增加了反事实或“假设”场景的广度，代理可以使用这些场景从经验中学习来处理意外情况

赋能具身智能体研究

Genie 3 的终极目标之一是为具身智能体（Embodied Agent）提供一个无限丰富的训练场。DeepMind 已将其与通用智能体 SIMA进行结合测试。研究人员可以为 SIMA 设定一个目标（如在面包房里找到工业搅拌机），SIMA 则通过向 Genie 3 发送导航指令来尝试完成任务。Genie 3 像一个真正的世界一样，根据 SIMA 的行为实时反馈结果，从而让智能体在海量的what if场景中学习和成长

当前的局限性

Genie 3目前存在的局限性：

行动空间有限：智能体的直接行动范围仍受限制

缺乏多智能体模拟：难以精确模拟多个独立智能体之间的复杂互动

地理精度不足：无法完美复现实世界的地理位置

文本渲染较差：除非在初始提示中指定，否则生成的文本通常模糊不清

互动时长有限：目前支持数分钟的连续互动，而非数小时

参考：

https://deepmind.google/discover/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/