据行业权威报道，字节跳动正在加紧研发面向 3D 物理交互与机器人具身感知的「实时空间视频生成大模型」，力图在空间计算与物理世界模拟上对齐全球前沿。同时字节跳动已与全球银团签署总额 296 亿美元的专项 AI 算力与基础设施授信，全面提速具身智能、Pico 空间设备与大模型矩阵布局。
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说明：本文由 AICoder 编辑部借助 AI 工具整理撰写，依据文中注明的官方及媒体来源，并按人工制定的采编标准核对事实与数字；厂商自报的数据已标明出处。
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2026-10-23（UTC 15:31，SGT 23:31），字节跳动旗下企业云 BytePlus 官方账号 @BytePlusGlobal 发布 Seedance 2.5 4K，称其为 Seedance 2.5 这一代中能力最强的模型：面部表情和动作更细腻，纹理、轮廓和细节更完整，并支持 10-bit 色深，色彩过渡更平滑，更适合大银幕。新增 Draft 模式：先用成本更低的 480p 预览测试分镜、打磨镜头，满意后再生成 4K 成片。目前只向部分企业客户开放，API 开放时间官方称「敬请关注」；官方同时放出用它制作的短片《Otter is Nobody 2》。
机器人世界模型在面对未直接可视的环境物理特性（摩擦力、质量、重力、接触刚度）时往往预测失准。斯坦福大学与卡内基梅隆大学（CMU）携手丰田研究院（TRI）发表 T2-z（arXiv:2610.22364，GitHub: T2-z-latent-optimization/T2-z）。该方法在冻结预训练世界模型的前提下，在测试时仅需单次交互轨迹即可自适应优化紧凑的环境隐变量 z_e，在 7 项仿真与 4 项真机任务中将物理预测误差减半，真机动作成功率从 33.73% 暴涨至 72.96%。
针对视觉-语言-动作（VLA）模型中高层语义特征、世界模型视频预测与底层高频动作控制相互割裂的难题，中关村学院与清华团队提出共享预测意图模型 PINT（arXiv:2610.16355），在无需具身预训练下将 RoboTwin 2.0-Hard 成功率从 StarVLA 的 3.2% 提升至 15.5%（4.8倍）；同日发表的 PAIR（arXiv:2610.09016）与北大 SimForcing（arXiv:2610.06598）分别通过训练期掩码动作自编码器桥接令牌与仿真运动先验蒸馏，实现零额外推理延迟下的真机操控跃升。
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