MIRA：基于表示自动编码器的多玩家互动世界模型 AI自学重构多人对战

MIRA，首个针对 Rocket League（火箭联盟）等高度动态、物理交互复杂的环境所设计的多代理交互式世界模型。该模型拥有 50 亿参数，通过在 10,000 小时的多人游戏数据上进行训练，能够根据多名玩家的实时操作指令，同步生成逻辑一致且视觉逼真的比赛画面。与以往将其他玩家视为环境一部分的单人模型不同，MIRA 能够准确捕捉并区分不同玩家行为对场景产生的物理影响。其核心架构基于潜在扩散模型和表征自编码器，实现了在单个 GPU 上以每秒 20 帧的速度进行实时推理。实验证明，该模型在长达数小时的生成过程中依然能保持极高的稳定性与物理真实性。此外，团队还开源了相关数据集、代码及在线演示，旨在推动多玩家协作与对抗环境下世界模型的研究。