视频生成模型VideoWorld：突破性创新，无需语言模型，打造认知世界

视频生成模型VideoWorld：探索未知的认知之旅

　　 2月10日，豆包大模型团队与北京交通大学、中国科学技术大学合作开发的视频生成实验模型“VideoWorld”正式开源。这一创新成果打破了传统多模态模型需要依赖语言模型的局限，实现了无需语言模型支持就能认知世界的突破。这不仅标志着视频生成技术迈入了新的阶段，也为未来的人工智能应用开辟了全新的可能性。 这一成就显示了我国在人工智能领域的持续进步和创新能力，特别是在视频生成和理解方面达到了国际领先水平。未来，这种技术有望广泛应用于影视制作、虚拟现实以及教育等多个领域，带来更加丰富和真实的视觉体验。同时，它也引发了关于人工智能如何更好地服务于人类社会的新一轮讨论。

　　 据介绍，现有模型大多依赖于语言或标签数据来学习知识，这限制了它们对复杂现实世界的理解能力。比如，像折纸、打领结这样的技能，往往难以通过语言进行精确描述。然而，VideoWorld项目在这方面做出了创新，它摒弃了语言模型，转而利用纯视觉信号来统一执行理解和推理任务。这种方法不仅拓宽了人工智能处理复杂任务的能力边界，也为未来的模型设计提供了新的思路。 这一进展表明，单纯依赖语言或标签的数据并非解决所有问题的最佳途径。通过引入更多元化的输入方式，如纯视觉信号，人工智能系统可以更好地模拟人类的学习过程，并在处理实际操作任务时更加得心应手。这种转变无疑为人工智能领域带来了新的可能性，未来有望看到更多基于多模态学习的先进系统出现。

　　 同时，它采用了一种潜在动态模型，能够高效地压缩视频中的帧间变化信息，从而显著提高知识学习的效率和效果。在不借助任何强化学习搜索或奖励函数机制的情况下，VideoWorld达到了专业5段9x9围棋水平，并且能够在各种环境中执行机器人任务。

　　 附有关地址如下：

　　 论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.09781

　　 代码链接：https://github.com/bytedance/VideoWorld

　　 项目主页：https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io