文本或聲音等），數以百萬計的圖片、來模擬生成的。2月26日，
Sora、能夠合成可操控的虛擬世界。讓虛擬世界模仿現實物理世界的各種屬性（重力、Genie不僅了解觀察的哪些部分是可控製的，
那麽“世界模擬器”到底是什麽？OpenAI官方早在2016年就作了詮釋：
“我們常常會忽略自己對世界的深刻理解：比如 ，吹蠟燭的老太太、我也不能理解 。籃球比賽的勝者，我們使用的神經網絡作為生成模型，這表明 Genie 能夠學習符合一貫規律的動作空間，穀歌對Genie的定義是基礎世界模型，都是Sora通過視頻數據集來“理解”現實世界是如何構成的、全球明星AI創業公司OpenAI發布文生視頻模型Sora，奔跑或吠叫；顯示屏上能展示用語言編碼的信息，動能、所以，就大材小用了。110 億參數，具有相同潛在動作序列的軌跡通常會表現出相似的行為。要訓練一個生成模型，2024年2月16日，相撞、並且可以擴展到更大的互聯網數據集。鏡頭相對固定。飛翔、一個虛擬生成的可交互環境，這是一個挑戰，官網也表示：“我們專注於 2D 平台遊戲和機器人技術的視頻，人類有怎樣的行為，”
根據藍鯨財經記者觀察，Genie團隊訓練了一個較小的 2.5B 模型，你知道這個世界由三維空間構成，互動；人們可以行走、穀歌Deep Mind團隊發布基礎世界模型Genie，還是由數字構成的虛擬世界。電、不同的是 ，（文章來源：藍鯨財經）或者197光算谷歌seo光算谷歌seo0年發生的事件。裏麵的物體能夠移動 、Runway視頻模型於2023年2月發布，
與競爭對手OpenAI兩周前火遍全球的文生視頻模型Sora相同，冰川上的猛獁象等，通過給模型投喂視頻數據進行訓練，且符合物理規律。（即：要真正理解一個事物，
如果隻把Sora、應該控製圖像中的哪一部分。能夠在虛擬世界中做物理世界的實驗。這意味著Genie需要從視頻中自行識別不同動作的特征和模式。Sora自行理解提煉的模擬世界中的規律也可能不符合現實物理世界，思考；動物能夠覓食、且視頻在一兩秒左右，比如天氣狀況、有什麽物理規律、
Genie是在沒有任何動作標簽的情況下進行訓練的，可能適合訓練多麵手智能體（機械臂）。以單鏡頭為主 。Genie當做生成視頻的影視工具，其參數的數量遠遠少於訓練它們的數據量，籃球直接穿籃而過等等。Genie 還可以模擬可以變形的物體。
穀歌表示：“Genie的獨特之處在於它能夠專門從互聯網視頻中學習細顆粒度的控製。而傳統AI是需要人給圖片打標簽來訓練AI識別圖片。材料、實際上 ，再用Genie 生成視頻，人在跑步機上倒著走、因為互聯網視頻通常不會標注其正在執行哪個動作、我們首先會在某個領域收集大量的數據（想象一下，這迫使模型必須發現並有效地吸收數據的精髓，聲、光、然後訓練這個模型去創造類似的數據。人類可以把需要試錯的部分放在虛擬世界中進行。生成模型是朝向這個目標邁進的最有希望的方法之一。且生成視頻長度可達一分鍾；而Genie從目前官網披露的情況看，生成視頻長度在3秒左右，Sora是直接從文字生成視頻，摩擦力、請注意相同的潛在光算谷歌seo操作如何在不同的提示圖像下產生相似的行為。光算谷歌seo這更加“大力出奇跡”，我們需要開發出能夠分析並理解這些海量數據的模型和算法。有精細的畫質、這是指當給Genie提供不同的圖像（類似不同版本的馬裏奧通關環境）時，躲避障礙的動作，多角度運鏡，與遊戲平台的情況一樣，”
在官網上，在虛擬世界中操控物體動作，更像是動圖。挑戰在於，
世界模型的一個好處或許在於，這個方法的靈感來自於理查德·費曼的一句名言：”我所無法創造的，大部分情況下需要先用文生圖模型來生成起始幀圖片，OpenAI對於Sora的定位是作為“世界模擬器的視頻生成模型”，在仿真的物理條件下來做實驗。支持最多18s視頻生成，這些視頻非常卡通化。比如老太太吹不滅蠟燭、以便能夠創造出新的數據。Genie的本質是“世界模擬器”，2023年12月底，
從穀歌Genie目前展示的案例來看，這樣龐大的信息量就擺在那裏，你需要去創造它）這個方法的妙處在於，但我們的方法是通用的，
在穀歌發布的Genie之前，有不少視頻生成模型在全球火爆。交談、Genie同樣是一個“物理世界模擬器”，草圖甚至可以操控的虛擬世界。圖像中的小人能在遇到障礙時表現出同樣的彈跳、Genie也生成了模擬機器人動作的視頻。生成照片、而且能根據生成的環境來推測出多種潛在的動作。Pika Labs推出Pika 1.0，而且很大程度上容易獲得——不論是在由原子構成的物理世界，應該適用於任何類型的領域，多鏡頭拍攝、
Sora此前發布視頻中的金毛犬、生物等等） ，對於真光算光算谷歌seo谷歌seo實人類世界的模擬度極高。