開源5B多人世界模型 MIRA：使用 DINOv3 表徵緩解長時漂移，可即時模擬《火箭聯盟》2v2對抗

据動察 Beating 監測，AI 研究機構 General Intuition 聯合法國 AI 實驗室 Kyutai 以及 Epic Games 推出多人互動世界模型 MIRA。作為支援多人即時互動的生成式遊戲模擬器，MIRA 能夠在無需物理引擎、渲染引擎或顯式 3D 表示參與推理的情況下，僅根據歷史畫面和玩家按鍵，即時模擬《火箭聯盟》的二對二對抗。

不同於 Odyssey 等公司採用的「邏輯計算與畫面渲染解耦」路線，MIRA 走的是基於視頻潛在空間的生成式模擬路線。MIRA 擁有 50 億參數，系統的核心設計是將潛在預測空間建立在凍結的通用視覺編碼器 DINOv3-L 之上。借助預訓練視覺特徵，生成的潛在狀態能夠更穩定地落在有效表示空間內，從而顯著緩解長時預測下的畫面漂移與發散。

在多屏幕對齊上，MIRA 將四個玩家視角的潛在畫面拼接為統一網格，使空間注意力機制能夠自然跨視角運作，提升車輛、足球和關鍵事件在多個視角中的空間一致性。訓練中引入的動作丟棄（Action Dropout）也幫助系統在缺少部分動作流時，補全未被指令控制車輛的遊戲行為。

目前 MIRA 可在單張英偉達 B200 顯卡上以每秒 20 幀即時運行。團隊已開源訓練與推理代碼，並發布 Rocket Science 資料集，其中包含 1000 小時比賽、四視角合計約 4000 小時的視頻、動作流和物理狀態資料；模型完整訓練則使用了約 1 萬小時的乾淨對局資料。