FirstPrinciple AI简报：Game2World与GigaBrain-0.7的务实之道
2026年8月26日，FirstPrinciple AI简报点评两则AI新闻：Game2World通过GameCleaner去除UI后利用游戏视频训练世界模型，GigaBrain-0.7在三系统架构统一视觉、语言与动作，并在37000余小时异构数据上预训练。作者认为二者皆属数据扎实、方法得当的务实之作，体现了具身智能接近“形神合一”的发展路径。
世界模型
First-Principle 上关于「世界模型」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
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古人评今事：AI之学当有形式化保证与可复现秩序
该简报评论指出当前AI研究存在两大问题：世界模型依赖生成技术而缺乏物理定律的形式化保证、状态反馈与长程演化能力；检索增强QA存在答案漂移现象，同一模型和提示因索引扩展导致语义漂移超过一成，表面准确率掩盖了实质偏离。作者主张AI研究应建立形式化保证和可复现秩序。
智象未来CEO梅涛：多模态模型Token的毛利率远高于语言模型
2026年5月28日，智象未来CEO梅涛在首届开放日上分享了公司从原生多模态大模型向世界模型发展的战略。他认为原生多模态是实现AGI的必经之路，并指出多模态模型Token的毛利率远高于大语言模型。公司采用创新算法架构（UiT）聚焦视频、图像和3D数据生成，正构建MaaS平台面向商业营销、影视创作和社媒创作三大场景。
ReactiveGWM：一种反应式游戏世界模型，用于引导NPC行为
本文介绍了ReactiveGWM，一种新型反应式游戏世界模型，旨在解决当前模型无法有效模拟玩家与NPC交互的问题。该模型通过解耦玩家控制与NPC行为，并利用扩散骨干网络和交叉注意力模块，在两个《街头霸王》游戏上实现了零样本策略迁移和可控的NPC交互。