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北大5D世界模型登顶斯坦福榜单,全程采用国产GPU训练

类型:热点整理2026-06-09
北京大学EvoPhys团队研发的5D世界模型EvoPhys-World,在斯坦福大学WorldScore榜单的“世界生成”赛道荣登榜首。该模型的全部训练工作均在摩尔线程MTTS5000国产GPU上完成,由MUSA软件栈提供支持。性能测试显示,该国产算力平台在从单机到160卡的大规模扩展中,训练吞吐

北京大学EvoPhys团队近日推出的5D世界模型EvoPhys-World,在斯坦福大学WorldScore公开评测榜单中,荣登“世界生成”赛道榜首。这一成果的取得,标志着国产算力在高水平人工智能研究领域迈出了重要一步。

北大5D世界模型登顶斯坦福榜单,全程采用国产GPU训练

更令人振奋的是,该模型的全部原生训练过程,均依托摩尔线程MTT S5000全功能GPU完成,并由其MUSA软件栈提供全栈技术支撑。这不仅是一次技术实力验证,更证明了国产硬件平台已经具备支持前沿AI模型研发的能力。

国产算力展现卓越扩展性与对齐性能

在关键的训练负载验证环节,MTT S5000平台的表现格外亮眼。从单机扩展到20节点(共计160卡)的大规模集群过程中,其训练吞吐量保持了近线性的增长,多机弱扩展效率达到约90%。这一数据有力证明了国产算力平台在进行大规模世界模型训练时,具备优异的可扩展能力。

在对齐验证的严苛环境下,MTT S5000与国际主流产品的训练吞吐表现大致相当,多机扩展效率的变化曲线也高度吻合。这为国内科研团队使用自主可控的硬件进行前沿探索,提供了可靠的实证依据和信心保障。

生成质量与国际主流产品高度一致

为评测训练模型的生成质量,研究团队采用相同的初始帧和提示词推理参数进行了对比。结果显示,由国产算力平台训练出的模型,与国际主流产品训练所得模型,在生成第一人称手部操作视频的表现上定性一致

具体而言,两者在抓握物体的姿态、书写留下的笔迹、手与物体的接触细节以及物理反馈等关键维度方面表现一致,没有出现明显的结构失真或时序断裂。这充分表明国产算力不仅能够完成训练任务,还能保障最终模型输出结果的高质量和可靠性。

来源:驱动之家

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