（来源：上观新闻）
4 多🇲🇽🕊物理场耦合🤹♂️🇮🇩的 “系统性复杂🛩度跃升🧨” 相🚋⛴较于纯数🖨🕯字、数模混合 🧻👩🏫SIP💩🏋 合封，射🈂⛲频 SIP 的核🍨♨心难度⚓🛏，本质是多📏物理场耦合带来🤝🇬🇵的复杂度质变🆙。所以归根🇸🇯结底，关于“直🏵屏 vs 曲屏”🚭🗳这场交锋，就是🤾♂️仁者见仁🇳🇿🔛智者见*️⃣⚡智的喜好问题💞。
4 月 28 🚄日消息♻🧘♂️，最近张🇨🇾雪和余🐣承东这事儿闹得🇰🇬🔟沸沸扬扬，👨⚖️小雷哔🚻哔（ID：xi🌹aoleibbb🚲）刷到的时🎛🏓候都看懵了🕶🐛。根据团🚷队发布的论文⬜，Wo🇵🇭🇨🇴rld-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 De😗pth Any🧛♀️thing 🏪3 重建🌸 3DG🙋♂️S 场景并从🇦🇨🥜新视角🕍渲染； 将重建😻误差、镜头轨🇧🇻领会推广网迹偏差🐅❤、新视角🧐👨🎓可信度🕣⌚（Qwen3-V🚷🇿🇼L 评分）合🔌并为奖励信号；🕗👬 通过 Fl🌬🌖ow-🇭🇳🐐GRPO 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🌝👨⚕️。
