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Matrix-Game 3.5 通过几何感知记忆和实时生成能力推进交互世界模型，用于游戏和机器人等应用中的长时程模拟。

本文通过考察四个关键维度——动作控制、状态动态、状态-观测持久性和实时生成——重新思考了交互式世界模型作为游戏引擎的角色，并介绍了为《黑神话：悟空》构建的可扩展数据引擎，包含超过90小时的游戏数据，以推进状态感知的游戏世界建模。

ActWorld提出了一种分块自回归世界模型，具有层次化动作感知记忆，支持物体交互与导航，解决了现有交互世界模型中的数据和记忆瓶颈问题。

WBench是一个全面的多轮基准，用于评估交互式世界模型在五个维度上的表现，包含289个测试用例和1,058次交互轮次，提供自动子指标和诊断洞察。它揭示了没有单一模型能在所有维度上都表现优异。