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标题来自一篇讨论 Fei‑Fei Li（与其关联的 World Labs 团队）与 Yann LeCun 所描述或支持的“世界模型”概念的文章。‘世界模型’在讨论中被理解为在模型内部建立对环境的多模态、空间与时间连续表征（包括 3D/4D 视觉、音频和行动），目的是支持更真实的仿真、代理和沉浸式应用。评论基于两条主要前提展开：一是文本驱动的 LLM 已带来显著商业与研究回报，二是将世界模型商业化与技术化存在重大挑战（例如 context rot 与长期一致性问题）。讨论还引用了若干早期演示和资源（如 Marble、HunyuanWorld、NVIDIA 的术语页）来评估进展与可能的产业路径。
多位评论者认为当前对“世界模型”的热炒很大程度上由融资驱动，而非短期可见的 B2B 收益。有人直接指出 AI 领域是“资本游戏”，世界模型比起能直接变现的 LLMs 更像一个便于募集私募资金的故事。评论中用“白鲸”“数万亿美元在追”等比喻形容行业狂热，担忧投资者耐心与判断力可能不足。还有观点警告，将图像变为 3D 资产的技术（如 gaussian splats、depth 与 inpainting）只是3D资产流水线，不等同于真正的认知或机器人大脑，从商业化路径上提出质疑。
有人强调最有用的模型仍是图像、视频和音频模型，认为视频需要变得更具 4D 感知，因为文本长期占据了注意力资源。评论列举音乐、图像和视频生成已成为高盈利领域，且能让专业人员完成远超以往的工作量（评论中提到“1000x”类比），为独立创作提供路径。部分评论把这条路线看作从当下媒体工具平滑过渡到沉浸式 VR/虚拟世界的可行路径，前提是公司不重复过度融资的错误。具体案例包括 Marble 的演示，它被认为视觉上类似早期 SDXL，并被视作面向游戏、教育与仿真的第一步。
有人指出“world model”一词被广泛使用后容易失去精确定义，但也有评论认为部分提出的概念更有针对性。讨论集中在 LLM 的优势部分来自语言作为信息表示/压缩格式，提出疑问：世界模型是否能沿用类似的长期表征先验。技术挑战还包括 LLM 的“context rot”（上下文随时间退化导致幻觉）与长期一致性问题，构建持久、连贯的世界模拟可能需要对现有架构做根本性改造。另有评论强调，把图像转为 3D 环境的工程化流水线並不等于构建具备认知与长期世界表征的模型。
多条评论提到具体演示如 Marble，称其为近年少见的令人印象深刻的可视化体验，表明生成式视觉向世界构建方向在快速推进。有人将 Marble 与 HunyuanWorld 相比较，认为厂商把这些 demo 定位为通向世界模型的第一步并加入多模态能力。NVIDIA 的 world models 术语页也被引用作为概念参考，显示产业界在尝试给该话语建立定义。总体观点是这些演示提供了方向性证据，但仍需区分演示级成果与能否演进为长期一致性的世界模型两件事。
world model（世界模型）: 试图在模型内部建立对环境的连续、多模态与时空表征的模型类型，旨在支持对 3D/4D 场景的生成、仿真与代理决策，而不仅仅是单纯的视觉或文本生成。
LLM（Large Language Model）: 大型语言模型，依赖海量文本训练并利用语言作为信息表示/压缩格式，在文本生成与推理上表现出色，目前被视为能直接带来商业价值的主流模型形态。
multimodal（多模态）: 指模型同时处理多种数据模态（如文本、图像、视频、音频、动作等），以实现更丰富的环境理解与交互能力，通常被认为是构建世界模型的关键属性。