Baru Saja, Model Dunia Pertama di Dunia dengan Frame Tinggi Super Lahir, Konten NVIDIA 0, Melaju 50 FPS

marsbitPublié le 2026-07-08Dernière mise à jour le 2026-07-08

Résumé

MoWorld, model dunia "Flash World Model" pertama di dunia yang dikembangkan oleh MoXin Tech bersama tim akademisi Pan Yunhao dari Universitas Zhejiang, telah mencapai terobosan signifikan dalam kecepatan dan efisiensi. Model ini mampu melakukan inferensi real-time dengan kecepatan >50 FPS, mengatasi tantangan utama model dunia sebelumnya yang sering terhambat pada 5-10 FPS. Yang membedakan, MoWorld dibangun sepenuhnya menggunakan platform NPU (Neural Processing Unit) dalam negeri Tiongkok (seperti Huawei Ascend), tanpa bergantung pada GPU Nvidia. Pendekatan "full-stack" ini—mulai dari pelatihan, distilasi, hingga penyebaran—telah menurunkan biaya inferensi hingga 70% dibandingkan solusi GPU skala sebanding. Model 14B parameter ini didukung oleh pipeline data yang dikumpulkan dan diberi anotasi 3D secara mandiri, serta optimasi sistem seperti perhatian paralel ultra-padat dan kuantisasi presisi campuran dinamis untuk NPU. Kemampuannya termasuk kontrol kamera 6-DoF, konsistensi geometri tinggi, dan pembangkit adegan hingga 2000 frame. Aplikasi potensialnya mencakup: * **Game & Hiburan Interaktif:** Eksplorasi imersif real-time. * **Kecerdasan Berwujud & Mobil Otonom:** Simulator dunia virtual untuk pelatihan. * **Pembuatan Film:** Pra-preview real-time dan pengeditan lensa. * **Kembaran Digital & Rekonstruksi 3D:** Solusi rekonstruksi spasial yang presisi dan hemat biaya. Pencapaian MoWorld membuktikan kelayakan platform komputasi domestik untuk model dunia canggih ...

Model dunia akhirnya masuk ke era real-time. Ketika industri masih bergumul dengan 5FPS, 10FPS, sebuah tim dari China langsung mendorong model dunia interaktif real-time ke 50FPS. Yang lebih penting, mereka tidak menggunakan GPU NVIDIA.

Moxin Technology, yang berfokus pada penelitian dan industrialisasi model dunia 4D, bersama tim Akademisi Pan Yunhe dari Universitas Zhejiang, merilis MoWorld — Flash World Model pertama di dunia, sekaligus model dunia interaktif real-time pertama yang seluruhnya dibangun berdasarkan NPU domestik.

Dari pelatihan, distilasi hingga deployment, seluruh proses telah berhasil dijalankan dalam siklus tertutup daya komputasi domestik; biaya inferensi turun 70% dibandingkan dengan solusi GPU dengan skala yang sama.

Titik balik industrialisasi model dunia, mungkin datang lebih awal dari yang semua orang perkirakan.

Masalah Real-time yang Menjadi Hambatan Seluruh Industri

Ditembus oleh Tim China

Jika Anda pernah mencoba model dunia utama saat ini, kemungkinan besar akan merasakan hal yang sama:

  • Bisa dilihat, tapi tidak bisa dimainkan.
  • Robot membutuhkan pengambilan keputusan real-time.
  • Game membutuhkan umpan balik real-time.
  • Dunia digital membutuhkan simulasi real-time.

Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa jika frame rate di bawah 30FPS, semua rasa imersi akan hancur.

Inilah mengapa dalam waktu yang lama, model dunia selalu terjebak di laboratorium dan sulit benar-benar masuk ke skenario industri.

Real-time, pernah menjadi jurang terakhir yang menghalangi jalan komersialisasi model dunia.

Sekarang, jurang ini berhasil ditembus oleh sebuah tim dari China.

50FPS!

Model Dunia Pertama Kali Benar-benar Masuk Era Real-time

Laporan teknis telah dirilis, berat model dan kode akan segera diopen-source, dan layanan akan diberikan kepada publik berdasarkan supernode NPU domestik.

Laporan Teknis: https://moxin-tech.github.io/moworld/

Moxin Technology pertama kali mengusulkan konsep Flash World Model, MoWorld adalah "Flash World Model" pertama di industri yang mencapai inferensi >50FPS, sekaligus model dunia interaktif real-time berbiaya rendah pertama yang seluruhnya dibangun berdasarkan NPU domestik.

MoWorld untuk pertama kalinya mencapai siklus tertutup lengkap dari pelatihan, distilasi hingga deployment inferensi real-time di platform daya komputasi domestik sepenuhnya, sementara biaya dalam konfigurasi inferensi tipikal turun 70% dibandingkan dengan solusi GPU dengan skala yang sama.

Saat Semua Orang Menumpuk GPU

Mereka Memilih Jalan Lain yang Sulit tapi Benar

MoWorld dari awal, tidak dibangun di sekitar GPU, melainkan memilih jalur yang lebih sulit dan lebih sedikit dicoba — NPU domestik sepenuhnya.

Ini berarti, itu bukan sekadar memindahkan model ke chip domestik untuk inferensi, tetapi setiap tahap dari data, pelatihan, distilasi hingga deployment inferensi dirancang ulang berdasarkan NPU domestik.

Pertama, adalah data.

Dibandingkan model generasi video, model dunia tidak hanya membutuhkan video dan teks, tetapi juga informasi seperti lintasan kamera. Video internet jauh tidak memenuhi kebutuhan pelatihan.

Untuk itu, MoWorld membangun satu set sistem produksi dan tata kelola data yang lengkap, dan meng-upgrade-nya menjadi mesin data yang melayani model dunia.

Berdasarkan akumulasi teknis tim Moxin selama bertahun-tahun dalam pemodelan 3D/4D, pipeline data di balik MoWorld adalah pipeline yang sepenuhnya dikumpulkan sendiri dan sepenuhnya beranotasi 3D, tidak hanya meng-annotasi kamera, tetapi juga ukuran geometri dan struktur spasial objek. Informasi ini membangun basis data MoWorld yang kokoh.

Dan tantangan yang lebih sulit, terjadi pada tahap pelatihan dan inferensi.

Menyesuaikan karakteristik perangkat keras NPU domestik, MoWorld mendesain ulang sistem pelatihan, memperkenalkan teknologi seperti parallelisme perhatian ultra-padat, parallelisme token urutan panjang, dll., yang secara signifikan meredakan tekanan memori yang disebabkan oleh pelatihan video ultra-panjang, membuat model dunia untuk pertama kalinya memiliki kemampuan pelatihan dan inferensi panjang 2000 frame.

Dan pada tahap inferensi, tim terus mengoptimalkan tingkat sistem untuk NPU domestik, seperti eksekusi pipeline, parallelisme urutan hierarkis, kuantisasi presisi campuran dinamis, dan serangkaian optimasi lainnya.

Akhirnya, model dunia MoE dengan parameter 14B, di platform Huawei Ascend 910C CloudMatrix384 NPU mencapai kecepatan inferensi real-time melebihi 50FPS secara ekstrem.

Yang lebih penting, dalam konfigurasi inferensi tipikal, biaya inferensi turun 70% dibandingkan dengan solusi GPU dengan skala yang sama.

Bagi seluruh industri, ini bukan hanya jalur rekayasa baru, tetapi juga cara berpikir industrialisasi baru.

Pintu Termahal Model Dunia, Telah Didorong Terbuka

Selama ini, perkembangan model dunia selalu ada kontradiksi.

Model semakin kuat.

Biaya juga semakin tinggi.

Dulu, mendeploy model dunia berarti investasi GPU yang tinggi, pemeliharaan kluster yang rumit, dan biaya deployment yang sulit direplikasi.

Sekarang, kemampuan model dunia yang sama dapat dijalankan di platform daya komputasi domestik yang lebih menguntungkan secara biaya.

Ini tidak hanya mengubah cara model berjalan, tetapi juga mengubah jalan model dunia menuju industrialisasi.

Bagi perusahaan, ini berarti ambang batas deployment yang lebih rendah, verifikasi aplikasi yang lebih cepat, dan replikasi skala besar yang lebih mudah.

Bagi seluruh industri, ini berarti model dunia mulai beralih dari "bisa dibuat" ke "bisa digunakan", lalu ke "terjangkau".

Apa yang benar-benar mendorong suatu teknologi mengubah industri, bukanlah rekor tertinggi di laboratorium.

Tapi adalah pertama kalinya, membuat lebih banyak orang benar-benar bisa menggunakannya.

Model Dunia Keluar dari Laboratorium

Industri Mana yang Akan Menghadapi Perubahan

Beberapa tahun terakhir, model dunia selalu dianggap sebagai teknologi masa depan.

Tapi masa depan, akhirnya harus kembali ke kenyataan.

Ketika interaksi real-time menjadi mungkin, ketika biaya deployment mulai turun, nilai sebenarnya dari model dunia, baru saja mulai dilepaskan.

Yang akan berubah pertama, adalah industri yang paling bergantung pada pemahaman dunia nyata dan umpan balik real-time.

Game & Hiburan Interaktif: Interaksi Real-time, Eksplorasi Bebas

MoWorld mendukung kontrol kamera 6 derajat kebebasan penuh, pengguna dapat melalui W/A/S/D dan mouse mencapai pengalaman jelajah imersif tingkat film dan game.

Skenario nyata, HD, mendukung resolusi 1080P dan di atasnya. Baik pemandangan alam, anime, maupun game animasi, semuanya didukung.

Kecerdasan Berwujud & Mengemudi Otonom: Pelatihan Virtual, Verifikasi Nyata

Model dunia telah menjadi jembatan penting yang menghubungkan AI generatif dan kecerdasan berwujud.

MoWorld dapat menyediakan "lapangan latihan digital" berbiaya rendah dan tinggi realisme untuk robot, sistem mengemudi otonom, adalah simulator dunia paling potensial yang menggabungkan nilai simulasi dan nilai ekonomi untuk industri, dapat menyediakan lingkungan yang banyak dan presisi tinggi untuk semua tim mengemudi cerdas, membuat AI belajar berinteraksi dengan lingkungan fisik nyata di dunia virtual.

Kreasi Film: Penyutradaraan Gerakan Kamera, Pra-tinjau Real-time

Storyboard film tradisional membutuhkan siklus rendering yang panjang.

MoWorld memungkinkan kreator bebas menyesuaikan sudut pandang di dunia virtual yang dihasilkan, melihat pratinjau efek gambar secara real-time, mengedit gambar lensa secara presisi, kontrol lensa halus, mendukung gerakan kamera tingkat sutradara yang melampaui imajinasi.

Digital Twin & Rekonstruksi 3D: Rekonstruksi Spasial, Restorasi Presisi

Video yang dihasilkan MoWorld memiliki konsistensi geometri yang melampaui industri, dapat langsung digunakan untuk rekonstruksi 3D skenario dalam ruangan — presisi tinggi, struktur stabil, konsistensi spasial yang baik adalah efek signifikan MoWorld yang membedakannya dari rekan-rekan sejenis.

Ini menyediakan solusi yang menggabungkan presisi tinggi dan rasio biaya-manfaat untuk skenario seperti digital twin, visualisasi arsitektur, pameran virtual, game imersif, dll.

Model Dunia yang Diwakili oleh MoWorld

Saat Ini Berdiri di Momen DeepSeek AI Fisik

Beberapa tahun terakhir, AI menyelesaikan lompatan berturut-turut dari generasi teks, generasi gambar ke generasi video, setiap kali lompatan teknologi melahirkan sejumlah pemimpin industri baru.

Dan ketika AI mulai menuju model dunia interaktif real-time, jendela baru sedang terbuka.

Dibandingkan model bahasa besar dan model generasi video yang perlahan membentuk pola persaingan, model dunia masih berada di tahap awal industri, secara global sedang mengeksplorasi jalur implementasi rekayasa, standar industri jauh dari terbentuk.

Ini berarti, model dunia domestik mendapat kesempatan langka "garis start yang sama" — tidak hanya berpeluang berpartisipasi dalam persaingan, tetapi juga berpeluang ikut mendefinisikan standar teknis kecerdasan spasial generasi berikutnya.

Makna MoWorld, tidak hanya terletak pada pencapaian interaksi real-time lebih dari 50FPS, juga tidak hanya pada penurunan biaya inferensi 70% dibandingkan solusi GPU dengan skala yang sama.

Yang lebih penting, ini membuktikan masalah yang sebelumnya selalu dieksplorasi industri, tetapi tidak pernah terverifikasi:

Daya komputasi domestik sepenuhnya, juga mampu mendukung model dunia menuju interaksi real-time dan deployment industri.

Ini berarti, persaingan model dunia, sedang beralih dari "siapa yang memiliki model lebih besar", ke "siapa yang benar-benar bisa masuk ke dunia nyata".

Moxin Technology di balik MoWorld, dengan kemampuan model unik dan kemajuan industrialisasi yang menonjol, baru-baru ini menerima pendanaan lebih dari satu miliar dolar AS dari modal cadangan strategis nasional, lembaga dolar AS terkenal Timur Tengah, dana pasar terkemuka, serta lebih dari sepuluh modal industri; sebelumnya, Moxin Technology telah menerima investasi dari Hubble Investment di bawah Huawei dan dana di bawah Legend Holdings.

Era yang benar-benar milik model dunia, dimulai dari Flash World Model, akan melangkah maju dengan cepat.

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Xin Zhi Yuan", penulis: ASI Qishi Lu

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Questions liées

QApa itu MoWorld dan mengapa dianggap sebagai terobosan?

AMoWorld adalah Flash World Model pertama di dunia yang dikembangkan oleh MoXin Tech (魔芯科技) dan tim akademisi Pan Yunhe dari Universitas Zhejiang. Ini merupakan model dunia interaktif real-time pertama yang dibangun sepenuhnya di atas NPU (Neural Processing Unit) dalam negeri. Terobosannya terletak pada kemampuannya mencapai kecepatan inferensi lebih dari 50 FPS, yang dianggap sebagai ambang batas untuk interaksi real-time, serta mengurangi biaya inferensi hingga 70% dibandingkan solusi GPU dengan skala serupa.

QApa tantangan utama yang dihadapi model dunia sebelum ini, dan bagaimana MoWorld mengatasinya?

ATantangan utama model dunia sebelumnya adalah real-time interactivity (interaktivitas waktu nyata). FPS (frame per second) yang rendah (misalnya 5 atau 10 FPS) menghancurkan imersi dan menghambat aplikasi praktis seperti robotika, game, dan simulasi dunia digital. MoWorld mengatasi ini dengan desain arsitektur dan optimasi sistem khusus untuk NPU dalam negeri, mencapai >50 FPS sehingga membuka jalan untuk aplikasi industri yang memerlukan respons real-time.

QMengapa MoWorld disebut sebagai 'solusi bebas NVIDIA' dan apa manfaatnya?

AMoWorld disebut 'bebas NVIDIA' atau 'kandungan NVIDIA 0' karena seluruh prosesnya—mulai dari pelatihan, distilasi, hingga penyebaran inferensi—dibangun dan dijalankan sepenuhnya di atas platform NPU (Neural Processing Unit) dalam negeri, khususnya Huawei Ascend, bukan pada GPU NVIDIA. Manfaat utamanya adalah menciptakan ekosistem komputasi tertutup yang mandiri, mengurangi ketergantungan pada perangkat keras impor, dan secara signifikan menurunkan biaya inferensi hingga 70% sehingga membuat model dunia lebih terjangkau untuk adopsi industri.

QIndustri apa saja yang berpotensi diubah oleh teknologi model dunia seperti MoWorld?

ABeberapa industri yang berpotensi diubah adalah: 1. **Game & Hiburan Interaktif**: Menyediakan pengalaman eksplorasi real-time dengan kontrol kamera 6-DoF. 2. **Kecerdasan Berwujud (Embodied AI) & Mobil Otonom**: Berfungsi sebagai 'lapangan latihan digital' yang murah dan akurat untuk pelatihan robot dan sistem otonom. 3. **Produksi Film**: Memungkinkan pratinjau real-time dan pengeditan presisi untuk storyboard dan gerakan kamera. 4. **Kembaran Digital & Rekonstruksi 3D**: Menghasilkan video dengan konsistensi geometris tinggi untuk rekonstruksi ruang dan visualisasi yang akurat.

QApa makna strategis dari keberhasilan MoWorld bagi perkembangan teknologi AI di China?

AKeberhasilan MoWorld memiliki makna strategis yang besar. Ini membuktikan bahwa tumpukan komputasi AI sepenuhnya dalam negeri (full-stack domestic NPU) mampu mendukung pengembangan dan penyebaran model dunia canggih yang memerlukan interaktivitas real-time. Ini menciptakan peluang bagi China untuk tidak hanya bersaing, tetapi juga berpotensi ikut menentukan standar teknologi untuk generasi berikutnya dari kecerdasan spasial (spatial AI), sekaligus mengurangi ketergantungan pada rantai pasokan teknologi asing di bidang AI yang kritis.

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131 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. 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894 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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