2025 年 8 月 5 日，谷歌 DeepMind 正式发布了其
技术突破: 实时生成 720P 高保真 3D 世界
Genie3 作为一款通用世界模型，能够以 24 帧每秒的速度生成 720P 分辨率的交互式 3D 环境，较前代 Genie2（360P，10-20 秒一致性） 实现了显著飞跃。据谷歌 DeepMind 官方介绍，Genie3 通过自回归方式逐帧生成虚拟世界，最长可维持数分钟的环境一致性，视觉记忆时长高达一分钟。这意味着用户在虚拟环境中移动时，场景中的物体、细节 (如墙上的涂鸦或环境中的自然现象) 能够保持高度一致，极大提升了沉浸感。
动态交互: 文本驱动的 「可提示世界事件」
Genie3 引入了革命性的 「可提示世界事件」 功能，用户可以通过简单的文本指令动态修改虚拟世界。例如，在一个滑雪场景中，用户可以输入指令添加一群鹿，或改变天气条件，模型能够实时响应并保持环境的物理一致性。这一功能不仅增强了交互性，还为游戏开发者、教育工作者和 AI 训练提供了灵活的工具。相比传统游戏引擎需要预先编程的固定场景，Genie3 的动态生成能力让虚拟世界的创作更加即时和多样化。
物理模拟: 自学习真实世界规律
Genie3 无需依赖传统物理引擎，而是通过大规模视频数据集训练，自主学习重力、物体运动和交互等物理规律。无论是火星表面越野车的颠簸、河流中喷射的水花，还是风吹草动的自然效果，Genie3 都能以高度逼真的方式呈现。例如，在模拟阿尔卑斯山或古希腊场景时，模型能够跨越地理和时间界限，生成具有真实物理特性的多样化环境。这种自学习能力为 AI 智能体 （如 DeepMind 的 SIMA 智能体） 提供了丰富的训练场景，支持复杂目标的达成和长期任务的训练。
应用前景: 从游戏到机器人训练的广泛潜力
Genie3 的发布被 DeepMind 视为迈向人工通用智能 （AGI） 的重要一步。研究主任 ShlomiFruchter 表示，Genie3 的通用性和实时交互能力使其成为训练 AI 智能体的理想平台。例如，机器人可以在模拟仓库中学习应对不可预测的场景，而无需真实世界的试错成本。此外，Genie3 在教育、游戏和创意设计领域的潜力也不容小觑。教师可通过简单的文本提示生成沉浸式历史或科学场景，游戏开发者则能快速构建动态虚拟世界，极大地缩短开发周期。
当前局限与未来展望
尽管 Genie3 在技术上取得了显著突破，但仍存在一些局限性。例如，模型当前仅支持数分钟的连续交互，远未达到数小时的理想状态。此外，AI 智能体在模拟环境中的交互能力有限，复杂多智能体交互仍需进一步探索。谷歌 DeepMind 表示，Genie3 目前以研究预览形式向部分学者和创作者开放，旨在进一步优化模型并评估潜在风险。未来，DeepMind 计划逐步扩大测试范围，并探索将其应用于更广泛的场景。
行业影响:AI 世界模型的竞争新格局
Genie3 的发布正值 AI 行业竞争白热化之际。与 OpenAI 的 GPT-5 传闻相比，Genie3 在世界模型领域的创新被认为是谷歌 DeepMind 的独特优势。相比传统的 NeRFs 或 GaussianSplatting 技术，Genie3 无需明确的 3D 表示，生成的动态世界更加丰富和灵活。这种能力不仅为游戏和虚拟现实 （VR） 行业带来了颠覆性可能，也为机器人训练和教育领域的创新奠定了基础。AIbase 认为，Genie3 的推出进一步巩固了谷歌在 AI 模拟技术领域的领先地位。
总结
谷歌 DeepMind 的 Genie3 以其强大的实时 3D 环境生成能力和动态交互特性，重新定义了 AI 世界模型的边界。从逼真的物理模拟到灵活的文本驱动事件，Genie3 不仅为 AI 智能体训练提供了无限可能，也为游戏、教育和创意产业注入了全新活力。尽管当前仍处于研究阶段，其未来商业化潜力无疑令人期待。AIbase 将持续关注 Genie3 的后续进展，为您带来 AI 前沿的
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