四条线，
各自走到今天

Schmidhuber 让「世界模型」术语进入机器学习：一个可微 RNN 预测器 M，配一个利用它规划的控制器 C。

《Curious model-building control systems》：让智能体主动寻找预测误差大的地方——学习的动力来自「惊讶」。

VAE 压缩 + MDN-RNN 预测 + 梦境中训练控制器。交互式论文网页让这个词重回聚光灯下。

基础模型主线从语言建模走向指令遵循与通用交互，成为今天 LLM 与智能体浪潮的认知底座。

Hafner 的十年长跑：RSSM、离散隐变量，DreamerV3 登上 Nature（2025），从零采到 Minecraft 钻石。

神经辐射场与高斯泼溅：路线 5 空间智能的两块技术地基。

《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》：六大模块架构，押注隐空间预测而非像素生成。

CASP14 上精度接近实验解析，2021 年论文登上《自然》并开放结构数据库——AI4S 的起点事件。

Minecraft 智能体把学会的技能存成可调用的代码库——「经验自进化」最早被广泛引用的样本。

扩散模型从噪声里「长」出蛋白质骨架，蛋白设计从手艺变成可规模化的流程。

DeepMind 预测 38 万种稳定晶体，伯克利自动实验室宣称 17 天合成 41 种新材料；后者的「新材料」判定随即引发争议。

OpenAI 称 Sora 为「世界模拟器」引发大争论；DeepMind Genie 从无标注视频学出可玩 2D 世界。

Stable Diffusion 实时模拟 DOOM，20fps——游戏引擎第一次被纯神经网络替代。

李飞飞创立 World Labs（9月）；Oasis 成为首个公开可玩的 AI 生成游戏（10月）；Genie 2 走向 3D（12月）。

预测蛋白质与 DNA、RNA、小分子配体的复合物结构，成为药物研发的日常工具。

Sakana AI 让大模型自己提想法、写代码、跑实验、写论文，全流程只花十几美元——第一批「AI 做机器学习研究」的样本。

一半授予大卫·贝克（计算蛋白质设计），一半授予哈萨比斯与江珀（AlphaFold）。

面向机器人与自动驾驶的「世界基础模型」平台，与 GR00T 人形机器人栈配套。

V-JEPA 2-AC 用 62 小时机器人视频后训练实现零样本控制；Genie 3 达到 720p/24fps 可交互世界。

World Labs 的 Marble 从文本/图像生成可探索持久 3D 世界；LeCun 出走创立 AMI Labs。

微软用扩散模型按目标性质直接生成晶体；Arc 研究所的 Evo 2 在全生命之树的 DNA 上训练。材料与细胞两个方向同时进入「设计」层。

DeepMind 让大模型进化算法并用在自家训练栈上；Sakana 等让智能体改写自己的代码并靠基准分数筛选——自我改进开始有可核对的数字。

英矽智能的 AI 发现靶点 + AI 设计分子，在特发性肺纤维化患者中完成 IIa 期试验。

第一款由 AI 同时发现靶点与设计分子的药物进入三期临床（以 clinicaltrials.gov 登记为准）。

FutureHouse 的多智能体系统提出假设并分析实验，找到干性黄斑变性的候选疗法——湿实验仍由人完成。

相机位姿成为世界模型的原生输入：1–6 张参考图生成 1 分钟 1440p 视频，稀疏视图重建反超专用模型。空间智能这条线第一次同时打赢生成与重建两侧——但全篇没有一个物理准确度数字。

官方宣称 99.9%，ARC Prize 用中立 harness 复测 62.7%。差的不是分数是口径——世界模型那一大片「官方口径」面对的是同一个问题。

闭源前沿模型把长程知识工作、编程、视觉与智能体能力继续推高，同时更强调推理强度与成本效率。

开放路线继续扩大模型规模、原生多模态、百万上下文和长程后训练环境；GLM-5.3 权重截至 8 月 21 日仍待发布。

蚂蚁灵波开源 LingBot-World / VA / VLA 系列，对标 Genie 3（720p/60fps 为官方口径，缺独立复现）。

LeCun 的新公司拿下巨额种子轮：市场愿意为「反主流赌注」下注。

同一个月，DeepSeek 以 MIT 协议放出 1.7T 模型、Qwen 首次开放 Max 级模型；而万相 Wan3.0 公测却不再放权重。开源从立场退化成逐次决策。

渲染器 / 模拟器 / 规划器三分法：给混乱的「世界模型」命名体系立了一把尺子（2026-06-03 发表于个人 Substack drfeifei.substack.com）。