相比前代Genie 2僅能維持10-20秒的360P畫面，此次升級被英偉達科學家Jim Fan譽為 “游戲引擎2.0時代”的降臨。

谷歌DeepMind Genie 3與Genie 2、由神經(jīng)模型驅(qū)動的游戲引擎GameNGen、視頻生成模型Veo對比，最突出的特點是其生成時長翻倍增長，且能做到針對已生成的環(huán)境修改：

文字編輯｜宋雨涵

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三大核心技術(shù)突破：

重新定義AI世界模型

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實時交互性：

Genie 3此次進化的一大顯著亮點，在于其具備實時響應的用戶交互能力，并且能在長達數(shù)分鐘的時間里保持場景（三維）的高度一致性。

為使Genie 3在可控性與實時交互性上達到高水平，谷歌在技術(shù)層面實現(xiàn)了多項重大突破。

在模型每幀的自回歸生成進程中，需持續(xù)考量隨時間推移而增加的軌跡信息。比如，當用戶在一分鐘之后重新回到某個地點時，模型要能夠追溯并調(diào)用一分鐘前生成的相關信息。

要達成真正的實時交互效果，這種計算必須每秒進行多次，如此才能及時響應源源不斷的用戶輸入。

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環(huán)境一致性：

為讓AI生成的世界更具沉浸感，環(huán)境在長時間跨度內(nèi)必須維持物理層面的連貫性。不過，通過自回歸方式生成環(huán)境，相較于一次性生成整段視頻，技術(shù)難度要大得多，因為誤差會隨著時間逐步累積。

即便面臨這一難題，Genie 3所生成的環(huán)境在數(shù)分鐘內(nèi)依舊能保持高度一致，其視覺記憶能力最遠可追溯至一分鐘前的畫面狀態(tài)。

如上圖所示的“建筑物左側(cè)的樹木”，在互動過程中始終保持一致：

Genie 3的一致性是一項新興能力。NeRF和高斯分布等方法在實現(xiàn)一致的可導航3D環(huán)境同時，需要依賴于提供明確的3D表示，相比之下，Genie 3生成的世界是根據(jù)世界描述和用戶操作逐幀創(chuàng)建的，因此生成內(nèi)容更為豐富、真實。

Genie 3通過記憶已生成的內(nèi)容并進行長期推理，自學世界中的物體如何移動、下落和互動。該模型是自回歸的，這意味著它一次只生成一幀，其必須回顧之前生成的內(nèi)容，才能決定下一步要做什么。這是該架構(gòu)的關鍵部分。

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可提示世界事件：

Genie 3引入了”可提示世界事件”功能，這是一個革命性的創(chuàng)新。用戶不僅可以在世界中導航，還能通過文本指令動態(tài)改變世界狀態(tài)。

下面的“面包店”場景中，演示出分別給出了走進攪拌機、前往冷卻架、走到玻璃柜前的任務：

在給定的“市場”環(huán)境中，案例分別演示了走進花攤、去面包師那里等任務：

在具身Agent的研究領域，研究人員就可以選擇一個世界設定，然后選擇希望Agent實現(xiàn)的目標并觀察它如何實現(xiàn)目標。

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喜憂參半

Genie 3的局限性

盡管能力驚人，Genie 3仍面臨多重技術(shù)壁壘。

動作空間有限。盡管可提示的世界事件允許進行廣泛的環(huán)境干預，但這些干預不一定由agent自身執(zhí)行。agent可以直接執(zhí)行的動作范圍目前受到限制。

其他agent的交互與模擬。在共享環(huán)境中準確建模多個獨立agent之間的復雜交互仍然很難。

真實世界位置的準確表示。Genie 3目前無法以完美的地理精度模擬真實世界位置。

文本渲染。通常只有在輸入的世界描述中提供時，才能生成清晰易讀的文本。

交互時間有限。目前 Genie 3支持幾分鐘的連續(xù)交互，而非數(shù)小時。

此外DeepMind研究團隊在官方博客中坦言：實現(xiàn)數(shù)小時級的穩(wěn)定交互需要算法與算力的雙重突破?，F(xiàn)有模型已需數(shù)千塊GPU協(xié)同訓練，延長交互時間意味著計算成本指數(shù)級增長。

三、世界模型演進：

通往AGI的必經(jīng)之路

長久以來，“世界模型”始終被行業(yè)視為邁向通用人工智能（AGI）征程中至關重要的基石。原因在于，它能夠為AI智能體提供無限多樣且豐富的模擬環(huán)境用于訓練。

在過去十多年的時間里，谷歌DeepMind在模擬環(huán)境研究領域始終處于前沿地位，其研究范疇廣泛，從教導AI智能體精通即時戰(zhàn)略游戲，到為開放式學習以及機器人技術(shù)打造模擬環(huán)境，均有深入探索。

正是基于這些持續(xù)且深入的研究，谷歌DeepMind成功開發(fā)出了“世界模型”。

Genie 3的發(fā)布標志著世界模型發(fā)展進入新階段。從Genie 1的靜態(tài)場景生成，到Genie 2的短暫交互，再到如今分鐘級實時交互，技術(shù)演進呈現(xiàn)加速突破態(tài)勢。

DeepMind將Genie 3定位為 “通向AGI的關鍵基礎設施”。傳統(tǒng)AI訓練依賴有限數(shù)據(jù)集，而Genie 3能無限生成多樣化環(huán)境，為AI智能體提供試煉場。

產(chǎn)業(yè)層面，世界模型正驅(qū)動兩條技術(shù)路線的競合：谷歌的語言驅(qū)動生成（Genie 3）、英偉達的數(shù)字孿生平臺（Omniverse）、Meta的空間計算，以及小鵬汽車等企業(yè)探索的“云端世界模型工廠”——通過模擬交通場景蒸餾自動駕駛能力。

而DeepMind將Genie 3定位為“AGI基礎設施”，其價值不僅在于為機器人提供零成本試錯的倉庫火災訓練場，更在于逼迫AI建立行動-結(jié)果的因果鏈：風吹草動、火勢蔓延，這些基礎邏輯恰是通用智能的基石。

結(jié)語：

世界模型的終極意義，是讓AI從“統(tǒng)計規(guī)律擬合者”蛻變?yōu)椤耙蚬壿嬚瓶卣摺?。Genie 3的虛擬海浪拍岸時，我們看到的不僅是水的紋理，更是AI對流體動力學的內(nèi)化推演。

這不僅是技術(shù)升級，更是認知革命：當AI通過創(chuàng)造世界來理解世界，人類第一次有機會將智能的本質(zhì)封裝進代碼——那條通往AGI的幽深小徑，正被世界模型的火光逐漸照亮。

lixiangjing

算力豹主編