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(来源:上观新闻)
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根据团队发布的论👡文,Wor🏟🇰🇷ld-R1 📫🕝的解法是将 3👴D 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 An🏘🧝♀️ythin🛃👳♀️g 3 重建 🇻🇨🕤3DGS 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(Qwen🇧🇾🧶3-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🇿🇼🛋 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🇮🇹📹。