🎯 情报来源：量子位
DeepMind创始人Demis Hassabis在最新访谈中披露，其世界模型项目Genie 3已实现重大突破——AI智能体可在模型实时生成的虚拟环境中自主运行。该系统通过反向生成物理规则自洽的虚拟世界，已成功应用于训练游戏AI Sima，实现”AI在AI大脑中玩游戏”的递归训练模式。
哈萨比斯强调，构建理解物理规律的世界模型是实现AGI的核心路径。Genie 3不仅能生成虚拟环境，更关键的是使这些环境具备可交互的物理真实性，如液体流动、镜面反射等细节模拟。该技术已开始赋能机器人训练和通用助手Astra项目，同时为娱乐产业开创”介于电影与游戏之间”的新形态。
💡 核心要点
- Genie 3实现AI智能体(Sima)在实时生成虚拟环境中运行，创造递归训练场景
- 世界模型通过反向生成验证物理规则，已解决液体流动、镜面反射等细节模拟
- DeepThink增强版Gemini在IMO数学竞赛达99.2%准确率，但简单逻辑题仍会出错
- 与Kaggle合作推出Game Arena测试平台，计划扩展至数千款游戏进行综合能力评估
- DeepMind研发节奏加速至几乎每日发布新成果，内部团队都难以跟进
📌 情报分析
技术价值：极高 – 世界模型突破物理规则模拟瓶颈，递归训练架构显著提升数据生成效率，为机器人、数字孪生等领域提供基础设施级解决方案。
商业价值：高 – 即时生成虚拟环境能力已在游戏/娱乐领域显现颠覆潜力，训练数据生成服务可快速变现，但AGI级世界模型商用化仍需3-5年验证期。
趋势预测：极高 – 世界模型将成为下一代AI基础设施，2027年前可能催生”虚拟环境即服务”新产业，但需警惕生成内容伦理风险。Game Arena或成AI能力评估新标准，推动多智能体协作技术爆发。