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把一个杯子从桌子左边推到右边，对人来说再自然不过。但如果把这个过程拆开，会发现所谓的「未来」其实并不是凭空出现的：手臂先移动，接触发生后杯子才开始滑动，运动又改变物体的位置和空间关系，最终才形成下一刻我们看到的画面。 对于世界模型来说，问题也在这里。 现在不少模型已经很擅长直接从「当前画面」生成「未来画面」。但如果中间这些运动、接触、几何变化全部藏在模型内部，我们很难知道，它究竟理解了世界如何变化，还是仅仅根据训练数据，「猜」出了一个看起来合理的未来。 最近，Aether AI 正式发布了第一版因果世界模型 CausalWM （16B 参数）。它尝试把原

夏天8月，哈萨克斯坦南部城市阿拉木图的街头，四处都能看到“快递小哥”。很多人是走路送外卖，也有的踩着滑板车，个别的也会骑着摩托车。这里时针缓慢地移动，无人着急，人们有足够的时间穿过斑马线，汽车司机也一定会耐心地等待。司机抬起头偶尔能看见驶过的奇瑞汽车和路边海尔家电的招牌。再远一点，他会看见天际线的雪山尖峰。阿拉木图，是一个夏天看得见雪的中亚城市。在我们潜意识以为是沙漠的地方，密布着林荫小道。 中国与俄罗斯的进退之间 哈萨克斯坦在中亚五国是一个巨头，经济体量超过其他四个国家。实际上它的国土面积则是其他四国总和的两倍还多。而在吸引外资和对外出口方面，哈萨克斯