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AI video is becoming playable. Robbyant just released LingBot-World 2.0, also called LingBot-World-Infinity: an open-source interactive world model that can generate a world in real time as you move, act and trigger events. You step in, and it keeps going: 👇

蚂蚁集团旗下具身智能公司 Robbyant 开源了世界模型 LingBot-World 2.0——能连续跑一个多小时、画质未见明显可见衰减，还内置一套类大脑-小脑协同的 agentic harness，让世界随用户动作持续展开。 原有世界模型有个老毛病：跑上几十秒到几分钟，画面就开始糊、几何扭曲、场景漂移崩坏。LingBot-World 2.0 敢拿"连续跑一个多小时、画质无明显可见衰减"当证据，并明说这份稳定是"结构性的，不是挑了段好片段"。 四个升级点： ① 无限时长，还不掉画质： 别的可交互世界模型（Google 的 Genie 3、M-G 3.0 等）时长都停在"分钟级"；它是对比表里唯一在通用域做到"小时级 / 无限"时长的，也是唯一同时满足"高动态 + 语义交互 + 实时 + 完全开源"的一个（Genie 3、HappyOyster 都闭源）。 为什么不漂？ 两个关键：因果预训练 + MoBA 混合注意力，在 teacher-forcing 掩码里接一块双向注意力，既支持任意时长自回归，又当正则项压制退化；再用少步蒸馏（consistency distillation + DMD），且在模型自己长程 rollout 的轨迹上纠偏，专治长时间累积的漂移。 ② 交互动作大幅变宽： 不再只是"往前走 / 转镜头"，支持战斗、射箭、施法、射击等角色动作，还能改写环境——按需召唤下雪、下雨。 ③ 一个会"自己活"的世界——最有意思的一步。 它把 agent 那套 harness 搬进世界建模：由 VLM ‘Brain’ 观察当前画面、做因果推理并提出事件；视频生成器 ‘Cerebellum’ 将语义决策落成连续画面；同时 pilot agent 负责角色行为，director agent 负责持续引入新的环境元素和事件。两者组成持续闭环——世界不再是"你不动它就停"的沙盒，而是自己往前发生事情、并随你而变。作者的类比很直白：强模型得塞进 Codex 那样的 harness 才成为会干活的工程师，世界模型也得有 harness 才"活"。 ④ 能多人同时进同一个世界玩 部署很克制： 主模型 14B，另配 1.3B 轻量实时版，支持单 GPU 部署；稳定输出 720p / 60fps。 世界模型卷了这么久画质，下一关也许不是"生成得多真"，而是"这个世界能不能自己活着、活得够久"——权重和代码都开源了，感兴趣的可以去 Reactor、灵光上手测试跑一局。 #LingBotWorld# #WorldInfinity# #世界模型# #蚂蚁集团# #开源#

6/ 这已经不是 @robbyant_brain 第一次这么干了。 和1月那次一样，又是一波开源发布——目前已经放出3个模型：空间感知（LingBot-Vision + LingBot-Depth 2.0）、具身操作（LingBot-VLA 2.0），加上今天的世界模拟器 LingBot-World 2.0 一条从"看见世界"到"预测世界"的技术链路，正在被逐步铺开。接下来还会放出什么，值得关注。👀

1/ 大多数AI"世界模型"跑几分钟就会画面崩坏、场景漂移。 @robbyant_brain刚刚开源 LingBot-World 2.0 (Infinity)：支持小时级实时生成，长时间运行画质不衰减，稳定输出720p/60fps。 这是"看-动-预测-思考"全栈链条里，机器人学会"预判世界"的关键一步。👇

给大家带来蚂蚁灵波LingBot-Vision 实测! 本次测试最大的亮点是在仅 1B (10亿) 参数量下, 展现出了极强的空间几何和边界感知能力, 实测表现直接越级打平甚至超越了 7B 参数的 DINOv3, 极具性价比！它非常适合用作具身智能的视觉主干 (Backbone) , 或者嵌入到机器人导航、机械臂抓取等需要极高空间精度的框架中使用都很不错, 对本地算力要求也很低. 视频中我直接给大家演示了免微调的视频目标追踪, 随便画一笔就能死死"咬"住目标. 另外, 它在硬件级深度补全 (比如识别透明玻璃、反光物体) 上表现也堪称杀手级, 不过由于技能点都加在了密集空间结构上, 在全局图像分类能力上算是中规中矩. 手里有 30 系显卡的兄弟们强烈建议本地跑着玩玩！ #灵波# #LingBot# #视觉大模型# #具身智能# #机器视觉#

小团队最浪费时间的地方，不是做产品，是一遍遍回答同样的问题。 LangBot 这个项目很适合拿来做 AI 客服底座。 你可以这样玩： 资料丢进知识库 ↓ 接到微信、企微、QQ、飞书、钉钉 ↓ 客户在群里问问题 ↓ AI 先答，答不了再转人工 别一上来就想着做什么“超级 Agent”。 先让 AI 帮你少回 100 句重复废话，这就已经是在省钱了。 GitHub：

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