マサチューセッツ工科大学（MIT）コンピュータ科学・人工知能研究所は、iPhoneでユーザーの家庭環境をスキャンし、そのデータをシミュレーション環境で学習させることで、家庭用ロボットを訓練する革新的な手法を発表しました。この手法は、複雑な家庭環境のレイアウト、照明、物体の配置への適応において、従来のロボット訓練が抱える限界を克服することを目指しています。シミュレーションによる訓練により、ロボットは仮想空間で数百万回もの実践を行うことができ、現実世界の損失なしに、適応能力を大幅に向上させることができます。環境データベースの構築は、既知の環境におけるロボットのパフォーマンス強化だけでなく、未知の環境にも対応できる能力をもたらします。

Googleは、110億パラメーターの基盤ワールドモデルGenieを発表しました。仮想環境を生成し、インタラクションが可能です。Genieは、アクションラベルなしでトレーニングされ、ビデオ内のさまざまなアクションの特徴とパターンを自動的に認識します。細かい粒度の制御を学習し、さまざまな潜在的なアクションをシミュレートできます。Genieによって生成されたビデオはカートゥーン調で、ロボットのアクションや変形する物体をシミュレートできます。Soraと比較して、よりGIFに近い傾向があります。