三交互与决策方式ActEffect在交互决策中更贴近真实物理世界逻辑真实世界物理的大模型，决策基于物理约束和可能性传统AI模型真实世界物理的大模型的决策多基于数据统计和模式匹配，缺乏物理层面的深度推理比如在游戏角色动作决策上，ActEffect会考虑角色物理特性和动作的物理合理性，传统模型则较少有这样基于物理的精细决策四应用场景优势在一些对物理环境要求真实世界物理的大模型；物理模型主要可以分为三类物质模型状态模型和过程模型1 物质模型 物质模型主要用于构建数据仓库的物理分布模型，但这并非物理学中通常所指在物理学的语境下，物质模型更多地是指对实际物质或系统的简化和抽象表示，如质点刚体弹簧振子理想流体等这些模型忽略了物质的某些复杂性质，以便更专注；2 物理感知的数字表亲PADC增强鲁棒性局部扰动生成变体在辨识参数附近进行小范围随机扰动，生成多组具有近似但多样物理特性的世界模型变体如不同摩擦系数质量分布这些变体模拟真实环境中未建模的潜在偏差如表面粗糙度变化物体形变等策略鲁棒性提升在训练阶段，机器人策略需在PADC；以信息交互为主物理世界大模型是物理智能，聚焦具身智能机器人方向应用物理智能输入通过传感器直接感知带时间序列的外界环境信息，输出时间序列数据，需要与现实世界实时高频交互多模态大模型信息是过往静态沉淀信息自动驾驶汽车与家庭工作场景机器人在技术实现难度的异同自动驾驶汽车是机器人应用场景之一，其自由度或控制指令。
构建模拟真实物理规律的世界模型如数字孪生物理仿真引擎虚拟交互世界，需要覆盖经典力学电磁学热力学相对论量子力学等多领域的具体物理知识一 经典力学基础与延伸1 质点运动学位移速度加速度的矢量运算，运动学方程，参考系变换2 牛顿力学三大定律惯性定律加速度与力的关系；世界模型派认为再大的模型本质也只是更聪明的“鹦鹉”，真正的智能须建立在对物理世界理解和因果关系。
大世界模型World Models是人工智能领域的前沿技术，旨在通过构建模拟真实世界物理规律社会规则及因果；以信息交互为主物理世界大模型是物理智能，聚焦具身智能机器人方向应用物理智能输入通过传感器直接；真实世界物理的大模型他认为，仅仅通过生成逼真的视频并不能证明模型理解了物理世界生成视频的过程和基于世界模型的因果预测是。
它可以根据物理原理预测物体的行为和变化，即使面对未曾见过的复杂物理情境，也能基于底层物理知识进行分析三模拟能力ActEffect在模拟物理世界方面具有独特优势它能够精确模拟物理过程，像物体的碰撞能量的转换等，模拟的准确性和真实性更高传统AI模型在模拟复杂物理场景时往往存在较大困难，难以达到。
