Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式

主要观点总结

本文介绍了机器之心发布的关于具身智能领域的新发展，特别是特斯拉和英伟达等公司的动态，以及跨维智能联合香港中文大学（深圳）提出的GS-World世界模型引擎和基于该引擎的具身智能学习新范式。文章详细阐述了世界模型引擎如何推动具身智能的发展，包括效率定律、数据生成速率、世界模型的物理精确性、基于生成式仿真的世界模型的内涵和原理、机器人技能的产生和训练、世界模型作为演化场的意义等方面。

关键观点总结

关键观点1: 具身智能领域的新进展

特斯拉和英伟达等公司动态点燃具身智能赛道，跨维智能提出GS-World世界模型引擎成为具身智能学习的核心。

关键观点2: 效率定律在具身智能领域的应用

效率定律在具身智能领域的重要性，以及如何应用数据生成速率来提升学习效率。

关键观点3: 基于生成式仿真的世界模型

贾奎和刘桂良关于基于生成式仿真的世界模型的阐述，包括其原理、基本属性、潜在用途等。

关键观点4: 数据驱动与引擎驱动的学习范式对比

数据驱动与引擎驱动的具身智能学习范式的本质不同，以及引擎驱动范式的优势。

关键观点5: 机器人技能的产生和训练

机器人技能在基于生成式仿真的世界模型中如何产生和训练，以及这种范式对机器人技能的影响。

关键观点6:

GS-World如何成为具身智能机器人的演化场，以及其在推动机器人自演化、自组织、自适应方面的作用。