随着世界模型从被动的视觉生成器转变为物理AI的基础操作基础设施，Kairos应运而生，旨在满足这些要求。\n\n1. 原生预训练范式：Kairos通过跨体现数据课程来学习世界，该课程将开放世界视频、人类行为数据和机器人交互组织成一个渐进的发展路径。\n\n2. 统一世界理解：Kairos通过原生统一架构维护世界，该架构配备了混合线性时序注意力机制，滑动窗口注意力捕获局部动态，扩张滑动窗口捕获中等范围依赖，门控线性注意力则保持持久的全局记忆。我们建立了形式化的理论界限，严格限制误差累积，从数学上保证了状态在扩展时间范围内的传播。\n\n3. 低延迟运行：Kairos通过部署感知系统共同设计，支持在服务器和消费级硬件上进行低延迟的生成，以实现现实世界的观察-行动-反馈循环。\n\n实验结果显示，Kairos在具身世界模型、长时间和行动策略基准测试中表现出色，展现出强大的效率与能力的平衡。这些结果共同确立了Kairos作为未来自我进化物理智能的操作基础。\n\n博主点评： Kairos的设计理念不仅是对传统世界模型的颠覆，更是为物理AI的自我演化奠定了坚实基础。其创新的时序注意力机制和部署感知设计，展现了高效与智能的完美结合，值得关注。