（来源：上观新闻）
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根据团🥓🇬🇵队发布的论文，👕🆓Worl🚄✍d-R1 的解🍻法是将 3D🦠☄ 一致性约束转化🚃为强化学🇬🇩习的奖励信号：💡♻ 生成视频后⛩，用 Depth🦴 Any📯⬜thing 6️⃣3 重建 3🦟🔑DGS 🏄场景并从新视🇱🇰🕠角渲染； 将🏆重建误⏱💮差、镜头轨迹偏差⛎、新视角可信度👨👨👦（Qwen3-V🙍♂️🇼🇸L 评分）🦠🇸🇴合并为奖励信🎛💟号； 通过🧠🔘 Flow-G🇬🇹😖RPO🐷 算法反馈给视频😵♍模型，令其逐步❤内化 3D🇮🇩👨👨👧👧 规律； 每训🈹练 10🐍🛄0 步插入一🇧🇩🇭🇲轮「动🇸🇮态微调」，🧠防止几何约🎹束压制人物运动等↔📜动态效果🚾🧜♀️迅雷磁力搜索引擎蜘蛛。
