論文の概要: Advancing Open-source World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20540v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 12:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.926569
• Title: Advancing Open-source World Models
• Title（参考訳）: オープンソースワールドモデルの改善
• Authors: Robbyant Team, Zelin Gao, Qiuyu Wang, Yanhong Zeng, Jiapeng Zhu, Ka Leong Cheng, Yixuan Li, Hanlin Wang, Yinghao Xu, Shuailei Ma, Yihang Chen, Jie Liu, Yansong Cheng, Yao Yao, Jiayi Zhu, Yihao Meng, Kecheng Zheng, Qingyan Bai, Jingye Chen, Zehong Shen, Yue Yu, Xing Zhu, Yujun Shen, Hao Ouyang,
• Abstract要約: LingBot-World(リンク)は、ビデオ生成から派生したオープンソースのワールドシミュレータである。 広い範囲の環境において、高い忠実度と堅牢なダイナミクスを維持している。 リアルタイムの対話性をサポートし、毎秒16フレームを生成すると1秒未満のレイテンシを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.17462908419326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present LingBot-World, an open-sourced world simulator stemming from video generation. Positioned as a top-tier world model, LingBot-World offers the following features. (1) It maintains high fidelity and robust dynamics in a broad spectrum of environments, including realism, scientific contexts, cartoon styles, and beyond. (2) It enables a minute-level horizon while preserving contextual consistency over time, which is also known as "long-term memory". (3) It supports real-time interactivity, achieving a latency of under 1 second when producing 16 frames per second. We provide public access to the code and model in an effort to narrow the divide between open-source and closed-source technologies. We believe our release will empower the community with practical applications across areas like content creation, gaming, and robot learning.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ビデオ生成から派生したオープンソースの世界シミュレータLingBot-Worldを紹介する。 トップクラスのワールドモデルとして位置づけられているLingBot-Worldは、以下の機能を提供する。 1) 現実主義, 科学的文脈, 漫画のスタイルなど, 幅広い環境において, 高い忠実さと堅牢性を維持している。 2) 長期記憶(long-term memory)とも呼ばれる文脈整合性を維持しながら、最小レベルの水平線を可能にする。 (3) リアルタイムの対話性をサポートし,毎秒16フレームを生成する場合,1秒未満のレイテンシを実現する。 オープンソースとクローズドソースのテクノロジ間の隔たりを狭めるため、コードとモデルへのパブリックアクセスを提供しています。 われわれのリリースは、コンテンツ制作、ゲーム、ロボット学習といった分野にまたがる実践的な応用をコミュニティに与えてくれると信じている。

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