不到 5 分钟复刻《我的世界》，Kimi K2.7 Code 到底有多能打？
不到 5 分钟复刻《我的世界》，Kimi K2.7 Code 到底有多能打？朋友们，Kimi 又更新了。
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8483 点击 2026-06-15 09:48
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朋友们，Kimi 又更新了。
6月8日，高德重磅发布了全球首个3D原生城市世界模型——ABot-Earth0.5。ABot-Earth0.5的发布不仅宣告着城市级场景3D原生技术的重要突破，更彻底重塑了传统3D建模的生产逻辑与成本结构。
逆天，太逆天。一老哥在《我的世界》上手搓了一个ChatGPT！这你敢信？这款手搓GPT不仅经过英语对话训练，有500万个参数，还能在像素世界里的小电脑上跟你对话。
只让机器人或虚拟智能体「想象」，不让它们和物理世界交互，它们也能学到和世界交互的技能？谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务，智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体（如机器人或电子游戏玩家）的视角预测潜在行动的未来结果，为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
做父母的都希望孩子能学习好。
如果你曾在夜幕降临时，慌忙围出一块勉强能放下一张床的木屋，躲避午夜里徘徊的怪物；如果你曾在那片方块拼接的世界里，复现从自家校园到逶迤阿房的一切建筑；如果你曾沿着蜿蜒的矿道深挖，只为追寻岩浆洞穴里那抹耀眼的蓝绿色……那么，你一定懂得《我的世界》（Minecraft）的魅力！
人和智能体共享奖励参数，这才是强化学习正确的方向？
谷歌DeepMind研发的DreamerV3实现重大突破：无需任何人类数据，通过强化学习与「世界模型」，自主完成《我的世界》中极具挑战的钻石收集任务。该成果被视为通往AGI的一大步，并已登上Nature。
随着传统的人工智能基准测试技术显得力不从心，AI 构建者正转向更具创意的方法来评估生成式 AI 模型的能力。