WOVEN：把世界建模作为可独立测量的能力
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WOVEN：把世界建模作为可独立测量的能力
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AI 综述
Northwestern、CMU、UNC Chapel Hill 与 Amazon 的联合团队发布论文《WOVEN: Weaving Visual World Modeling into Multimodal LLMs》，将世界建模定义为对状态转移 p(s′|s,a) 的估计，并构建了含 36K 道题的 WOVEN 基准，用来独立测量多模态大模型的这一能力。 该团队称，每个受控子集只有 2000 条数据；用约 7 小时生成视频做后训练，在 3DSRBench 上的增益为 +6.7，超过用 12.5 万小时真实视频做 mid-training 的 Orca-4B 的 +4.0。这些数字均为论文作者报告的结果。
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最新进展11月6日 07:55
Northwestern、CMU 等提出 WOVEN：用 2k 样本跨领域提升 22 项基准并给出训练配方报道时间线
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11月6日
- 机器之心Northwestern、CMU 等提出 WOVEN：用 2k 样本跨领域提升 22 项基准并给出训练配方
Northwestern、CMU、UNC Chapel Hill 和 Amazon 的团队在论文《WOVEN: Weaving Visual World Modeling into Multimodal LLMs》中把世界建模定义为状态转移 p(s′|s,a) 的估计，并构建 36K 道题的 WOVEN 基准来独立测量这一能力。
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