模型瘦身进行时：LeCun与清华团队提出创新方案
机器之心编辑部最近，“世界模型”这一领域受到了广泛的关注，有两项相关工作备受瞩目。其中一项是由 Yann LeCun 团队提出的 LeWorldModel，该研究尝试通过更简洁的 JEPA 方法，实现从像素端到端训练的世界模型，以此降低训练复杂度，并验证了潜在空间中对物理结构的刻画能力。另一项是清华大学团队的 Fast-WAM，这项工作从应用角度出发，重新审视了当前主流 World Action
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CVPR2026：Streamo——将大型模型转变为实时交互流助手
在 MVBench 和 VideoMME 等离线基准测试中，视频大模型表现优异，然而在实际交互场景中，仍面临两个主要挑战：如何处理无边界视频流以及如何在动态视频流中确定响应时机。最近，香港浸会大学与腾讯优图实验室合作，提出了 Streamo，其创新之处在于将“何时回答”这一决策纳入模型预测，通过端到端训练框架直接将离线视频模型转换为实时流视频助手。Streamo 能处理真实场景中的视频流，支持实时
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