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(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 Dep🍪th ⭐Any🙁🇹🇱thin🎲g 3 重建 🤸♂️🍾3DG👩❤️👩🇲🇨S 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🏃♀️-VL 评分🚾)合并为👈奖励信号;📴 通过 📎Flow-G🇻🇪🧬sem推广代运营RPO 算🦊法反馈给视频模🚮型,令其逐步内化🦈🛒 3D 规律; 🐗每训练 🚏100 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🐌📇。