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自變量機器人（X Square Robot）於27日發表最新「世界模型」WALL-SS，採用「下一尺度自迴歸」（next-scale autoregression）架構，測試中展現連續60秒的穩定「推論」能力。
根據《科創板日報》報導，自變量機器人27日正式對外公布WALL-SS。相較於既有「擴散模型」多以生成單一區段影像為主，官方說明WALL-SS在△預測錨定動作、△長時間穩定性、△可驗證性三方面均有提升。
所謂「世界模型」，是讓機器人根據當下畫面與指令，推算下一步狀態的技術。以抓取杯子或搬運物體為例，模型不只計算下一個動作，還要同步推論動作完成後周遭環境會如何變化。這股趨勢也與學習現實世界狀態與變化的世界模型競爭持續延伸至影像、機器人等多個領域的走向相呼應。
與在虛擬空間中規劃行動的AI代理不同，機器人世界模型必須同時處理真實物體的位置、接觸、施力與時間流逝等變數。因此，能否穩定預測並驗證較長作業流程，而非僅止於短時間影像生成，被視為此類技術的核心關卡。
自變量機器人是傳出本月初已向香港交易所（港交所）秘密遞交上市申請的具身智慧新創公司。不過，這次WALL-SS的發表較偏向AI基礎設施與機器人智慧競爭的案例，而非直接涉及代幣發行或區塊鏈應用。至於公司是否公開WALL-SS的訓練資料規模或外部基準測試結果，目前尚未確認。
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