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还记得 吗？它首次让世界模型真实地模拟了真实世界。
最近，X 博主 anandmaj 在一个月内复刻 Genie 3 的核心思想，开发出了 TinyWorlds，一个仅 300 万参数的世界模型，能够实时生成可玩的像素风格环境，包括 Pong、Sonic、Zelda 和 Doom。
帖子附带演示视频，展示了模型通过用户输入实时生成视频帧的过程。
博主还分享了从架构设计到训练细节的完整经验，并开源了代码仓库。
代码：
https://github.com/AlmondGod/tinyworlds
理解世界模型
世界模型是一类神经网络，它们通过生成视频来模拟物理世界。
DeepMind 在 Genie 3 上展示了这一理念的潜力：当世界模型在大规模视频数据上训练时，会出现类似 LLM 中的「涌现能力」。例如：
可控性：按下方向键，镜头会随之平移。
一致性：离开房间再返回，墙上的新油漆依旧存在。
质量：水坑中的倒影清晰可见。
在 Genie 出现之前，研究者普遍认为要扩展世界模型，必须依赖带动作标注或包含三维结构的数据。
然而 DeepMind 发现，只要足够规模化地训练原始视频，这些高级行为便会自然涌现，就像语言模型会自然习得语法和句法一样。
挑战在于：世界模型的训练通常需要逐帧的动作标签（例如「按下右键 → 镜头右移」）。这意味着我们无法直接利用互联网中庞大的未标注视频。
Genie 1 给出的解决方案是先训练一个动作分词器，自动推断帧间的动作标签。这样一来，就可以把海量未标注视频转化为可用的训练资源。
这也是 Genie 3 能够扩展至数百万小时 YouTube 视频，并解锁上述涌现能力的关键所在。
受此启发，anandmaj 从零实现了一个最小化版本的世界模型：TinyWorlds。
构建数据集
在开始训练 TinyWorlds 前，作者首先要决定模型能够生成怎样的游戏世界。模型训练时接触的环境，决定了它未来的生成范围。
因此，TinyWorlds 的数据集由处理过的 YouTube 游戏视频构成，包括：
Pong：经典的雅达利双人游戏
Sonic：二维横版动作平台
Zelda：鸟瞰式冒险
Pole Position：3D 像素赛车
Doom：3D 第一人称射击
构建时空变换器
与只需处理一维文本的大语言模型不同，视频理解需要处理三维数据（高度 × 宽度 × 时间）。TinyWorlds 的核心是一个时空变换器（Space-time Transformer），它通过三层机制来捕捉视频信息：
空间注意力：同一帧内部的 token 相互关联。
时间注意力：token 关注前几个时间步的信息。
前馈网络：token 经过非线性处理以提取更高层次特征。
动作如何影响视频生成？作者尝试了两种方式：拼接动作与视频表示，或利用动作对表示进行缩放与移位。实验表明后者效果更好，最终被采纳。
同时，TinyWorlds 也借鉴了大语言模型的优化技巧：SwiGLU 加速学习，RMSNorm 提升稳定性，位置编码则用于指示 token 在图像中的位置。
架构设计与分词策略
在生成方式上，作者比较了扩散模型与自回归模型。
TinyWorlds 最终选择自回归，因为它推理更快，适合实时交互，训练也更高效，且实现更简洁。
最终架构由三个模块组成：
视频分词器：将视频压缩为 token。
动作分词器：预测两帧之间的动作。
动力学模型：结合历史视频和动作，预测未来帧。
视频分词器通过有限标量量化（FSQ），将图像划分为立方体，并用这些立方体表示图像块。这样产生的小 token 信息密集，减轻了动力学模型的预测负担。
动作分词器的任务是从原始视频中自动生成帧间动作标签，使模型可以在未标注数据上训练。
在训练初期，它容易忽略动作信号。为解决这一问题，作者引入了掩码帧（迫使模型依赖动作）和方差损失（鼓励编码器覆盖更多可能性）。
在小规模实验中，动作 token 尚未完全映射到具体操作（如「左」「右」），但通过扩大模型或引入少量监督标签，这一问题有望改善。
训练世界生成器
动力学模型是整个系统的「大脑」，负责结合视频与动作预测未来帧。训练中它通过预测掩码 token 学习时序关系，推理时则根据用户输入动作生成下一帧。最初由于模型过小，性能停滞且输出模糊；扩大规模后效果显著提升。
尽管 TinyWorlds 只有 300 万参数，它依然能够生成可交互的像素风格世界：
驾驶《Pole Position》中的赛车
在《Zelda》的地图上探索
进入《Doom》的 3D 地牢
虽然生成的画面仍显模糊、不连贯，但已经具备可玩性。
作者认为，若扩展至千亿级参数并引入扩散方法，生成质量会有巨大提升。这正是「苦涩的教训」的再一次印证：规模与数据往往胜过技巧。
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