1.1 长时稳定视频生成：针对行业常见的 “长时漂移” 问题，该模型借助多阶段训练和并行化加速策略，可实现近 10 分钟的连续稳定无损视频生成。在压力测试中，镜头移开 60 秒后返回，场景核心物体的结构与外观仍能保持一致。

1.2 实时交互操控：能达成约 16FPS 的生成吞吐，端到端交互延迟控制在 1 秒以内。用户通过键盘、鼠标可实时控制角色和相机视角，也能通过文本指令触发天气调整、画面风格改变等环境变化，且场景几何关系基本保持不变。

1.3 零样本泛化生成：无需针对单一场景额外训练，仅输入一张真实城市街景照片或游戏截图，就能生成对应的可交互视频流，大幅降低不同场景下的部署使用成本。

1.4 物理规律精准模拟：摆脱了随机的 “幻觉” 式生成，可通过动作驱动生成符合物理真实感的动态场景。比如能精准模拟鸭子蹬水时的动作、水面对扰动的响应等符合流体力学的场景，智能体运动也遵循空间逻辑，不会出现穿透物体等不合理情况。

2.1 混合数据采集策略：为解决高质量交互数据匮乏问题，一方面清洗大规模网络视频以覆盖多样场景；另一方面结合游戏采集与虚幻引擎合成管线，从渲染层提取无 UI 干扰的纯净画面，同时记录操作指令和相机位姿，为模型提供精准对齐的训练数据，助力其学习动作与环境变化的关联。

2.2 多阶段训练与并行化加速：通过该特殊训练和加速方式，攻克视频生成的 “长时漂移” 难题，保障长时序生成过程中场景、物体的稳定性，实现长时间连续无损生成。

2.3 物理与因果关系学习：从大规模游戏环境中学习物理规律和因果关系，不仅能记住视觉表象，还能理解空间关系、时间连续性等，进而让生成的场景和智能体行为符合物理合理性和因果逻辑。

3.1 具身智能训练：为具身智能提供低成本、高保真的试错空间，可支撑智能体进行场景理解和长程任务执行训练，且能通过生成多样化场景，提升具身智能算法在真实场景的泛化能力。

3.2 游戏开发领域：能生成风格多样的游戏场景，开发者可借助其快速构建可交互的虚拟游戏世界，还能通过指令调整游戏内环境和事件，降低游戏场景开发的成本与周期。

3.3 内容创作领域：可用于生成 photorealistic 景观、科学可视化内容、风格化艺术场景等各类视频素材，满足影视、广告、动画等行业的内容创作需求。

3.4 自动驾驶仿真：能构建接近真实路况的动态交通场景，为自动驾驶算法的训练和测试提供安全、可重复的仿真环境，减少真机测试的风险和成本。

4.1 获取相关资源：用户可通过蚂蚁灵波科技官方网站或指定的 GitHub 仓库，获取 LingBot-World 的开源代码和模型权重。

4.2 基础交互操作：利用键盘的 W、A、S、D 等按键或鼠标，就能导航和操控生成的动态环境，实现角色移动、视角切换等基础交互动作。

4.3 指令触发操作：输入文本指令，可触发特定的环境变化和世界事件，比如将卡通风格场景改为写实风格，或是在场景中生成一场降雨等，无需复杂的编程操作即可完成场景调整。

4.4 场景拓展操作：输入单张真实照片或游戏截图，模型会自动零样本生成对应的可交互视频流，快速拓展新的模拟场景。

5.1 具身智能科研人员：可借助该模型开展智能体相关的算法研究与训练，降低真机训练的成本和难度。

5.2 游戏开发人员：能利用其快速构建和调整游戏虚拟场景，提升游戏开发效率，适配不同风格游戏的场景制作需求。

5.3 内容创作从业者：涵盖影视、广告、动画等领域创作者，可通过其生成多样化视频素材，丰富创作形式并降低素材制作门槛。

5.4 人工智能领域研究者：尤其是专注于世界模型、计算机视觉、机器学习方向的科研人员，可基于其开源的代码和模型，探索世界模型的更多技术可能性。

6.1 优点：开源且不绑定特定硬件或平台，方便开发者和研究者获取使用并二次开发；长时序生成能力突出，近 10 分钟的连续稳定生成远超同类多数模型；交互延迟低，1 秒内的响应速度能带来流畅的操控体验；具备零样本泛化能力，大幅降低多场景部署成本；生成场景和动作符合物理规律与因果逻辑，保真度高。

6.2 缺点：长时生成仍存在细节瑕疵，比如在接近十分钟的长视频后期，可能出现建筑位置关系混乱、建筑消失等问题；作为开源的世界模型，其在超复杂场景（如大规模城市级精细化场景）的持续稳定性和细节还原度，可能还需进一步优化。