启元发布 PrimeSim 世界模型仿真器，登顶两大机器人评测基准
用视频生成模型当机器人仿真器：PrimeSim 在两个基准上拿下第一，并证明在其内部训练出的策略增益能迁移回物理仿真器。
训练机器人策略要在仿真器里反复试错，而手工搭建仿真环境的成本极高。启元具身研究中心发布 PrimeSim：以预训练视频生成模型（即世界模型，能预测动作之后画面如何变化）为底座，经中训练与后训练两阶段改造，可替代传统仿真器做交互推演，并在 EWMBench 与 WorldSimProbe 两项机器人基准上登顶。
正文摘录
.jpg) 训练机器人控制策略高度依赖仿真环境，但传统手工搭建的仿真器要规模化落地，门槛极高。 今日，启元具身研究中心正式发布 PrimeSim，一款面向机器人操纵任务的世界模型仿真器。它基于预训练视频生成模型，经由中训练（mid-training）、后训练（post-training）两阶段改造，具备替代传统仿真器的交互推演能力。  在 EWMBench 基准上，PrimeSim 拿下 6.09 的综合得分，位列榜首；在 WorldSimProbe 的五项评测维度中，斩获三项第一。