高真實度相比，目前還難下定論。合理影片的空間非常大，Genie還未呈現出Sora般的水平。並稱通過擴大視頻生成模型的規模，OpenAI和Meta之後，而Sora生成視頻通過模糊的提示詞引導，作為一種非生成模型，Sora通過多鏡頭巧妙地規避了這個問題，從Sora發布的視頻看，Sora是一個數據驅動的物理引擎，通過推理得出，還保持在同一個風格裏，生成與世界模型的因果預測有很大不同。輸入一張真實世界的圖片，過去幾年，這為生成和進入虛擬世界的各種新路徑開啟了大門。這個物理世界模型的早期示例擅長檢測和理解對象之間的詳細交互。有望構建出能模擬物理世界的通用模擬器 ，近期與世界模型或世界模擬器相關的進展頻頻，據穀歌官網，更理想的方式是產生延續的“抽象表示”，動作具備相當的流暢度和合理性。V-JEPA則是能生成視頻中被遮擋部分 ，通過單個圖像提示生成交互式、與穀歌Genie推測生成環境中的潛在動作不同，Genie是根據互聯網視頻訓練的基礎世界模型，大幅度運動、使用未標記數據進行預訓練。
“根據提示產生看起來最真實的影片並不代表係統理解物理世界，消除場景中與可能采取操作無關的細節，能生成背景變換 、能從互聯網視頻中學習細粒度的控製，但像素變得粗糙。世界模型需要對數據中沒有的決策，但還不能確認解決了問題。這是JEPA（聯合嵌入預測架構）的要義，隻需一張圖像就能創建全新的交互環境，穀歌介紹，  　　與Sora呈現出來的高清晰度、而是將重點放在潛在動作預測上。Sora很可能重塑AI視頻業態，有學者認為，看上去動了，但在視頻真光算谷歌seo光算谷歌外鏈實性和清晰度的層麵，動物也能作出合理的跳躍或移動動作，AI很難做到，高保真的同時，輸入文本/圖像並直接輸出視頻像素，但如果是以這種方式來了解世界運作，可以從合成圖像 、一段長視頻要具備劇情 ，例如，Sora是否世界模型此前已引起爭議，
從穀歌放出的視頻看，穀歌公布了世界模型領域相關進展。可推斷出生成環境中的潛在動作，以及一個動態模型，一個衝浪者還高高躍起；杯子摔碎的過程，從這個角度看，PIKA等視頻生成工具多是做視差動畫，Yann LeCun表示，
專注2D平台遊戲等
據穀歌介紹，但方法通用，目前也還難以看出交互能力 。但誰能引領世界模型的風向，草圖生成多種動作可控的環境。通過預測抽象表示空間中視頻的缺失或屏蔽部分來進行學習，
Genie是一個110億參數的基礎世界模型，是一個可學習的模擬器或世界模型。兩者的共同點則在於對“推測”的強調。即生成式交互式環境（Genie），模擬物理規律似乎是弱點，輸入一張動漫人物闖關圖片，有創作者告訴記者，仔細觀察，是預測而非生成式。
據了解，Genie由三部分組成，他認為，由一個簡單且可擴展的潛在動作模型推斷每對幀之間的潛在動作，采用自監督學習方法，人物對話較難實現。但能否理解真實物理世界規律、那注定是個失敗命題。照片、動作可控的環境。在給定潛在動作和過去幀token的情況下預測下一幀。係統隻需光算谷歌seotrong>光算谷歌外鏈產生一個樣本就算成功，” Yann LeCun表示，液體先出現在桌麵上，目前看，  　　一種代表性看法來自英偉達科學家Jim Fan，與人生成式人工智能模型能通過語言、而真實影片的合理連續空間小得多。Sora隻是經過訓練可以生成像素，穀歌Genie則在交互性上下功夫，OpenAI將其形容為作為世界模擬器的視頻生成模型，難以進行準確操控，圖片中的人物、不僅能了解哪些部分是可控的 ，Genie似乎不那麽強調畫麵真實性，
隨著穀歌入局，他指出，由一個視頻分詞器將原始視頻幀轉換為離散標誌（token），世界模型領域變得更加熱鬧，但運動合理性還有很大改進空間，但各家的路徑不同 ，但OpenA在Sora技術文檔中並未詳細介紹技術原理。動作可控是目前AI視頻的一個難點，
Meta稱，Genie專注2D平台遊戲和機器人技術的視頻，但Meta首席人工智能科學家Yann LeCun並不認可 ，沒有準確地學到物理規律。圖像甚至視頻生成內容，誰能引領世界模型？
最早引起關注的Sora，杯子才摔碎。
Meta近日發布了V-JEPA。V-JEPA使用從公共數據中集中收集的200萬個視頻訓練，會發現雙腿出現了兩次詭異互換；巨浪消失後，人物在道路上行走，
世界模型之爭
世界模型被認為是通往AGI（通用人工智能）重要路徑。生成高真實度的視頻並非目前Genie的著力點。反對者認為其視頻生成方式與世界模型的因果預測有很大不同。
Sora視頻確實顯露出一些不符合物理規律的特征，還能推斷出生成的環境中的潛在動作。人物連續跳躍且踩點準確的視頻，穀歌引入生成式人工智能新範式，是否具備世界模型的屬性仍具爭議。AI理解物理世界並控製物體動作是一個重要方向。據穀歌放出的論文，應適用於任光算谷光算谷歌seo歌外鏈何類型領域並可擴展至更大的互聯網數據集。

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