LingBot-World 2.0 Faoliyat yuritmoqda

LingBot-World 2.0 — Ant Lingbo Technology tomonidan ochiq kodli tarzda taqdim etilgan, real vaqt rejimida o‘zaro ta’sir qiluvchi dunyo modeli bo‘lib, uni xuddi o‘yin kabi real vaqtda o‘ynash mumkin. O‘yin harakatlanish, hujum qilish, sehr qo‘llash, sakrash kabi amallar hamda qor va yomg‘ir singari muhit hodisalarini qo‘llab-quvvatlaydi. U yuqori konfiguratsiyada 720P/60FPS tezlikda, tasvirni siljitmasdan soatlab uzluksiz generatsiya qila oladi. Hozirda modelning 14B hamda 1.3B Small, Bidirectional va Causal Pretrain versiyalari ochiq kodli shaklda taqdim etilgan. Ulardan o‘yinlar, jismoniy mujassamlangan intellekt simulyatsiyasi va interaktiv ma’lumotlar generatsiyasida foydalanish mumkin.

Real vaqt rejimida interaktiv tadqiq: model 720P / 60FPS va soniyadan kichik kechikish bilan erkin yurish va ko‘rish burchagini o‘zgartirish mumkin bo‘lgan ochiq dunyoni real vaqtda generatsiya qiladi.
Xilma-xil qahramon harakatlari: hujum qilish, kamondan o‘q uzish, sehr qo‘llash, otish, sakrash, sirpanib uchish kabi ko‘plab amallarni qo‘llab-quvvatlaydi.
Muhit hodisalariga asoslangan boshqaruv: qor yog‘ishi, yomg‘ir yog‘ishi kabi matn orqali boshqariladigan dinamik dunyo hodisalariga javob bera oladi.
Soatlab davom etadigan generatsiya: uzoq vaqt o‘ynalganda tasvir izchil saqlanadi, siljimaydi va buzilmaydi.
Agentlar orqali aqlli boshqaruv: tarkibidagi “Player Agent + Director Agent” mos ravishda qahramon xatti-harakatlarini rejalashtirish va sahna elementlarini sintez qilish uchun xizmat qiladi.
Ko‘p o‘yinchili umumiy dunyo: bir nechta o‘yinchining bir vaqtning o‘zida bir xil generatsiya qilingan dunyoga sho‘ng‘ishi va sahnani hamkorlikda shakllantirishi mumkin.
Jismoniy mujassamlangan intellekt simulyatsiyasi: o‘yin dunyosidan robotlar simulyatsiyasi, kelajak holatini bashorat qilish va interaktiv ma’lumotlar generatsiyasigacha kengayadi.
Yengil mahalliy joylashtirish: 1.3B Small versiyasi iste’molchi darajasidagi bitta GPU’da real vaqtda ishlashi mumkin.

Kauzal oldindan o‘qitish paradigmasi: puxta ishlab chiqilgan kauzal oldindan o‘qitish (Causal Pretrain) orqali o‘zaro ta’sir davomiyligiga cheklov qo‘yilmaydi va chiqish sifati uzoq muddat davomida izchil saqlanadi. Bu uzoq muddatli generatsiyada tasvirning siljimasligining asosiy omilidir.
Real vaqt distillyatsiyasi: bazaviy modeldan real vaqt varianti distillyatsiya qilinadi (Bidirectional modeli yuqori sifatli distillyatsiya manbai sifatida ishlatiladi), bu esa 720P/60FPS video oqimini boshqarish uchun yetarli xulosa chiqarish tezligini ta’minlaydi.
Harakat shartli vizual dinamika: birinchi shaxs nuqtayi nazaridagi, sintetik va internetdagi katta hajmdagi videolardan “harakat–tasvir” shartli dinamikasi o‘rganiladi. Shu tariqa model amallar va hodisalarni vizual o‘zgarishlarga aniq aylantira oladi.
Ikki agentli arxitektura: ilk bor Agentic Harness joriy etilgan — Pilot Agent qahramon xatti-harakatlarini rejalashtirib bajaradi, Director Agent esa sahna rivoji davomida yangi muhit elementlarini sintez qiladi. Natijada agent boshqaruvi va foydalanuvchi aralashuvi birlashtiriladi.
Katta va kichik modellar hamkorligi: 14B asosiy model 1.3B yengil model bilan birga ishlaydi, samaradorlik va bitta GPU’da joylashtirish imkoniyatini uyg‘unlashtirib, tadqiqotni qayta tiklash chegarasini pasaytiradi.

Cheksiz interaktiv davomiylik: kauzal oldindan o‘qitish paradigmasi modelga soatlab uzluksiz generatsiya qilish va tasvirni uzoq vaqt davomida siljitmaslik imkonini beradi, an’anaviy video modellarining davomiylik cheklovini yengib o‘tadi.
Real vaqt rejimidagi ravon tajriba: distillyatsiya qilingan real vaqt varianti 720P / 60FPS va soniyadan kichik kechikishni qo‘llab-quvvatlab, haqiqiy “o‘ynash mumkin bo‘lgan” interaktivlik darajasiga erishadi.
Interaktiv elementlarning xilma-xilligi: hujum qilish, kamondan o‘q uzish, sehr qo‘llash, otish kabi turli harakatlar hamda matn orqali boshqariladigan qor va yomg‘ir singari muhit hodisalarini qamrab oladi, interaktivlik ko‘lamini sezilarli darajada kengaytiradi.
Ikki agentli ilk arxitektura: Pilot Agent qahramon xatti-harakatlarini rejalashtiradi, Director Agent esa sahna elementlarini dinamik tarzda sintez qiladi. Agent boshqaruvi va foydalanuvchi aralashuvi bir vaqtda ishlaydi.
Ko‘p foydalanuvchili hamkorlik va umumiy dunyo: bir nechta foydalanuvchi bir vaqtning o‘zida bir xil generatsiya qilingan dunyoga kirishi mumkin — biri o‘ynaydi, boshqasi rejissyorlik qiladi. Bu an’anaviy yakka o‘yin rejimini o‘zgartiradi.
Joylashtirish talabi past: 1.3B Small versiyasi iste’molchi darajasidagi bitta GPU’da real vaqtda ishlaydi, shu sababli individual dasturchilar ham uni mahalliy sharoitda qayta tiklashi mumkin.

Juda uzoq davomiylik: kauzal oldindan o‘qitish soatlab uzluksiz generatsiyani qo‘llab-quvvatlaydi, tasvir uzoq vaqt davomida siljimaydi.
Real vaqt rejimida o‘ynash: distillyatsiya qilingan real vaqt varianti 720P/60FPS va soniyadan kichik interaktiv kechikishni ta’minlaydi.
Boy interaktivlik: hujum qilish, kamondan o‘q uzish, sehr qo‘llash, otish kabi harakatlar hamda matn orqali boshqariladigan muhit hodisalarini qamrab oladi.
Ikki agentli arxitektura: Pilot Agent qahramon xatti-harakatlarini rejalashtiradi, Director Agent esa sahnani dinamik tarzda sintez qiladi.
Ko‘p o‘yinchili hamkorlik: bir nechta foydalanuvchi bir xil generatsiya qilingan dunyoni baham ko‘rishi mumkin — biri o‘ynaydi, biri rejissyorlik qiladi.
Joylashtirish oson: 1.3B Small versiyasi iste’molchi darajasidagi bitta GPU’da mahalliy sharoitda real vaqtda ishlaydi.
Xilma-xil sahnalar: o‘yin dunyosidan robotlar simulyatsiyasi, kelajakni bashorat qilish va interaktiv ma’lumotlar generatsiyasigacha kengayadi.

Loyiha rasmiy sayti: https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2
GitHub ombori: https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2
HuggingFace model kutubxonasi: https://huggingface.co/robbyant/lingbot-world-v2-14b-causal-fast
arXiv texnik maqolasi: https://arxiv.org/pdf/2607.07534

AI o‘yinlarini ishlab chiqish: real vaqt rejimidagi generativ o‘yin dvigateli sifatida o‘yinchi harakatlariga ko‘ra darajalar, sahnalar va hodisalarni dinamik tarzda generatsiya qiladi hamda AAA darajasidagi kontent ishlab chiqarish xarajatlarini kamaytiradi.
Kino va virtual suratga olish pre-vizualizatsiyasi: rejissyor matnli buyruqlar orqali virtual sahnalarni real vaqtda yaratishi va kezib chiqishi, kadrlar hamda muhitni tezda oldindan ko‘rishi mumkin. Bu dekoratsiya yaratish va ssenariyni qayta ishlashga ketadigan tayyorgarlik muddatini sezilarli qisqartiradi.
Jismoniy mujassamlangan intellekt uchun mashg‘ulot muhiti: robotlarga yuqori darajada realistik va interaktiv simulyatsiya muhitini taqdim etib, idrok, qaror qabul qilish va uzoq muddatli o‘zaro ta’sir qobiliyatlarini o‘rgatadi hamda haqiqiy robotlarda sinovdan o‘tkazish xarajatlarini kamaytiradi.
VR/AR va raqamli turizm: cheksiz tadqiq qilish mumkin bo‘lgan immersiv virtual makonlarni yaratadi. U virtual ko‘rgazmalar, turizm yo‘riqnomalari va ko‘p foydalanuvchili hamkorlikka asoslangan metaverse tajribalarida qo‘llanadi.
Interaktiv ta’lim va trening: boshqariladigan virtual tajribalar, favqulodda vaziyat mashg‘ulotlari va tarixiy sahnalarni yaratadi. O‘rganuvchilar “o‘ynash mumkin bo‘lgan dunyo”da video tomosha qilishdan ko‘ra chuqurroq immersiv mashg‘ulotga ega bo‘ladilar.