<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Worldlabs on Peng Tan's AI Blog</title><link>https://77f3dc70.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/worldlab/</link><description>一个关注 AI 各领域的专题博客</description><atom:link href="https://77f3dc70.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/worldlab/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title/><link>https://77f3dc70.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/worldlab/worldlab/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://77f3dc70.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/worldlab/worldlab/</guid><description>&lt;h2 id="世界生成统一评估基准worldscore">世界生成统一评估基准：WorldScore&lt;/h2>
&lt;h3 id="worldscore-对-ai-业界的特殊贡献">WorldScore 对 AI 业界的特殊贡献&lt;/h3>
&lt;p>WorldScore 是首个&lt;strong>统一评估基准&lt;/strong>，专注于评估 3D、4D 和视频模型在&lt;strong>世界生成&lt;/strong>任务中的表现。它的出现填补了现有基准在多场景、多序列长度和动态性评估方面的空白，对 AI 业界的贡献具有以下几个关键点：&lt;/p></description></item></channel></rss>