中南大学团队首创虚拟世界"记忆力测试"：让AI不再"转身就忘"

这项由中南大学、新加坡国立大学、香港科技大学（广州）等多所知名学府联合开展的突破性研究发表于2026年2月，研究编号为arXiv:2602.08025v1，为世界模型评测领域带来了前所未有的创新基准。

当我们在游戏中操控角色穿越一个虚拟世界时，会自然而然地期望这个世界是连贯的——比如当你离开一个房间再回来时，里面的家具应该还在原来的位置，桌上的茶杯不应该莫名其妙地消失或变成别的东西。但对于目前的AI世界模型来说，这种看似简单的"记忆一致性"却是一个巨大的挑战。

想象你有一个健忘症患者朋友，他每次转身后就会忘记刚才看到的一切。当他重新面对同样的场景时，可能会描述出完全不同的内容——原本是红色的沙发可能会变成蓝色，书架上的书可能会变成花瓶。这就是目前AI世界模型面临的核心问题：缺乏长期记忆一致性和精确的动作控制能力。

研究团队发现，现有的世界模型评估体系存在严重的局限性。大部分评测只关注生成视频的画面质量是否逼真，就像只看一幅画美不美，却忽略了这幅画是否符合逻辑。更关键的是，几乎所有现有基准都局限于第一人称视角的简单场景，无法全面检验AI模型在复杂开放环境中的表现。

为了解决这个问题，研究团队开发了名为MIND的全新评估基准。MIND这个名字本身就很有意思——它是"Memory consIstency and action coNtrol in worlD models"的缩写，直译过来就是"世界模型中的记忆一致性和动作控制"，恰好与英文"mind"（心智）一词相呼应，寓意着为AI赋予更接近人类的空间记忆和行为控制能力。

这套评估系统的创新之处在于它是世界首个开放域闭环重访基准。什么是"闭环重访"呢？可以把它理解为一个"原路返回"的测试。就像你在一个陌生的城市里迷路后，沿着原路返回时应该能认出之前走过的街道和建筑。MIND让AI模型在虚拟环境中进行类似的"原路返回"测试，检验它们是否能在重新访问同一场景时保持前后一致的记忆。

一、构建AI的"记忆宫殿"：MIND基准的技术架构

MIND基准的构建过程就像是为AI打造一个精密的"记忆宫殿"测试场。研究团队使用虚幻引擎5这个顶级的游戏开发工具，创建了250个高质量的测试视频，每个视频都达到了1080p分辨率和24帧每秒的流畅度，画质堪比专业电影制作。

这些测试场景覆盖了八个主要类别：自然风光、科幻未来、风格化艺术、古代建筑、现代都市、工业设施、室内环境和水下世界。每个类别都包含多个具有代表性的环境，确保测试的全面性。比如自然风光类别包括森林、沙漠、山区和海洋等不同地貌，而科幻未来类别则涵盖了太空站、未来城市和高科技实验室等场景。

更有趣的是，MIND同时从第一人称和第三人称两个视角记录测试视频。第一人称视角就像你亲自在场景中行走，看到的是自己眼中的世界；第三人称视角则像有一个摄影师跟拍你，能看到你这个"演员"在环境中的完整表现。这种双视角设计让评估更加全面，因为不同的AI模型可能在不同视角下表现差异很大。

为了确保测试的公平性和准确性，研究团队招募了多名志愿者在这些虚拟环境中进行真实的人类行为采集。这些志愿者按照预设的动作序列在场景中移动，包括前进、后退、左转、右转以及各种复杂的组合动作。每个动作都被精确记录下来，形成了与视频画面完全同步的动作标签数据。

这种数据采集方式的优势在于它反映了真实的人类行为模式，而不是简单的随机运动。人在虚拟环境中移动时会有自己的节奏和习惯，比如探索新区域时会比较谨慎，而在熟悉的地方会更加自如。这些细微的行为特征都被完整保留在MIND基准中，让AI模型面对的是更贴近真实情况的测试挑战。

二、双重考验：记忆一致性与动作控制的精密检测

MIND基准的核心创新在于它对AI世界模型提出了两项关键能力的严格检验：记忆一致性和动作控制。这就像是给AI设计了一套"记忆力测试"和"运动协调性测试"的组合考试。

记忆一致性测试的工作原理类似于人类的空间记忆实验。想象你走进一个房间，仔细观察了里面的布局——沙发在窗边，茶几上放着一本书，墙上挂着一幅画。然后你离开这个房间，在其他地方转了一圈，最后再次回到这个房间。正常情况下，房间里的一切都应该和你第一次看到的完全一样。但如果你患有严重的记忆障碍，再次看到这个房间时可能会"记起"完全不同的场景——沙发变成了餐桌，书变成了花瓶，画变成了镜子。

MIND就是用这种方式测试AI模型。系统首先让AI模型观察一段"记忆视频"，这段视频展示了某个虚拟场景的详细内容。然后，AI模型需要根据给定的动作序列来预测接下来会发生什么。如果这些动作最终让AI回到之前观察过的场景，那么AI生成的画面应该与最初的记忆保持高度一致。

这种测试的精妙之处在于它模拟了现实世界中的"重访"情况。在真实生活中，当我们重新访问一个熟悉的地方时，那里的固定物体（如建筑、家具、地标等）应该还在原来的位置。MIND通过数学方法量化这种一致性，计算AI生成画面与真实画面之间的差异程度。差异越小，说明AI的"记忆力"越好。

动作控制测试则关注AI是否能准确执行给定的指令。这就像测试一个遥控机器人是否能按照你的指令精确移动。比如，当你发出"向前走三步，然后向左转90度"的指令时，机器人是否真的按照这个要求移动了相应的距离和角度。

在MIND的动作控制测试中，AI模型接收一系列标准化的动作指令，包括W（前进）、A（左移）、S（后退）、D（右移）以及上下左右的视角旋转。每个动作都有精确的参数设置，比如每次前进移动150个单位距离，每次转向旋转0.7度。AI模型需要根据这些指令生成相应的视频内容，然后系统会分析生成视频中的运动轨迹是否与预期指令匹配。

特别值得注意的是，MIND还测试了AI模型的动作空间泛化能力。这是什么意思呢？想象你学会了骑自行车后，即使换成不同型号的自行车，或者在不同的路面上骑行，你依然能够保持平衡和控制。同样，一个优秀的AI世界模型应该能够适应不同的动作参数设置。比如，如果AI在训练时习惯了每次前进150单位的动作，那么当要求它执行每次前进200单位或100单位的动作时，它是否还能保持准确的控制？

为了测试这种泛化能力，研究团队设计了五种不同的动作空间配置，包括不同的移动速度和旋转角度组合。这就像是让同一个司机分别驾驶小轿车、SUV和卡车，看他是否能在不同车型上都保持熟练的驾驶技巧。

三、十项全能测试：对称路径的精妙设计

为了更深入地检验AI模型的场景生成一致性，研究团队设计了一套极其巧妙的"十项对称运动路径"测试。这个测试的核心思想就像是检验一个人的方向感——如果你沿着一条路径走到某个地点，然后完全按照原路返回，你应该能准确回到起始位置，而且沿途看到的景色应该与去程时完全一致。

这十条对称路径涵盖了各种基础动作的组合。最简单的路径是纯粹的直线运动：先向前走，然后向后走回到起点。稍微复杂一些的路径包括前进加转弯的组合：比如向前走同时向左转，然后向后走同时向右转来抵消之前的动作。还有一些路径专门测试视角控制，比如先向上看再向下看，或者先向左转视角再向右转回来。

每个动作在这些测试中都持续24帧，相当于在24帧每秒的视频中持续一秒钟。这个时长既足够让动作产生明显的视觉效果，又不会让测试变得过于复杂。通过这种设计，研究团队能够精确测量AI模型在执行往返动作时是否能保持一致性。

对称路径测试的评价标准也很直观：系统会比较AI在"去程"和"回程"中生成的对应画面，计算它们之间的差异程度。理想情况下，当AI回到某个之前访问过的位置和视角时，生成的画面应该与之前完全一致。任何不一致都表明AI的空间记忆或场景重构能力存在问题。

这种测试方法的精妙之处在于它同时检验了AI的多项能力。首先是动作执行的准确性：AI是否真的按照指令进行了精确的移动？其次是空间感知能力：AI是否理解自己在三维空间中的位置和朝向？最后是记忆一致性：AI是否能在重访同一位置时重现之前的场景内容？

四、跨视角的全方位考验：第一人称与第三人称的双重挑战

MIND基准的另一个创新特色是同时支持第一人称和第三人称两种视角的评估。这种设计反映了现实世界中不同类型应用场景的需求，就像电影拍摄时既有主观镜头也有客观镜头一样。

第一人称视角就像是把摄像头放在人的眼睛位置，所看到的画面就是"我眼中的世界"。这种视角在虚拟现实、第一人称射击游戏和自动驾驶等应用中非常重要。当AI模型从第一人称视角生成世界时，它需要准确模拟人眼的视觉体验，包括视野范围、景深效果和视角变化等细节。

第三人称视角则像是有一个外部观察者在记录整个场景，能够看到"演员"（在这里是虚拟角色）在环境中的完整行为。这种视角在监控系统、体感游戏和机器人控制等应用中更为常见。从第三人称视角生成世界时，AI需要同时处理角色动作和环境变化的协调关系。

有趣的是，研究团队发现不同的AI模型在这两种视角下的表现可能存在显著差异。一些模型在第一人称视角下表现出色，能够生成流畅自然的"我眼中的世界"，但当切换到第三人称视角时，生成的角色动作可能显得僵硬或不自然。另一些模型则相反，在第三人称视角下能够很好地控制角色行为，但在第一人称视角下可能出现视角晃动或景深错误等问题。

这种差异的根本原因在于两种视角对AI模型提出了不同的技术挑战。第一人称视角主要考验AI对视觉感知和空间导航的理解，类似于训练AI"如何看世界"。第三人称视角则更多地考验AI对物理运动和角色行为的建模能力，类似于训练AI"如何控制身体在世界中移动"。

MIND基准通过同时提供两种视角的测试数据，让研究者能够更全面地评估AI模型的综合能力，也为针对特定应用场景优化模型提供了明确的方向指导。

五、开创性基线模型：MIND-World的技术突破

为了展示MIND基准的实用性并为未来研究提供参考点，研究团队开发了一个名为MIND-World的基线模型。这个模型采用了创新的"视频到世界"生成架构，就像是给AI装上了一套既能"看懂过去"又能"预测未来"的智能系统。

MIND-World的核心创新在于它的动作注入机制。传统的视频生成模型通常只能根据文本描述来生成内容，就像是只能按照剧本演戏的演员。而MIND-World则能够接收具体的动作指令，并将这些指令直接融入到视频生成过程中，就像是给演员配备了一个实时的导演耳机，能够随时接收新的表演指令。

这种动作注入是通过一种巧妙的嵌入机制实现的。系统将每个动作指令转换成特殊的数学表示，然后将这些表示直接注入到模型的时间步嵌入层中。这样，每当模型生成新的视频帧时，都会"意识到"当前应该执行什么动作，并相应地调整生成内容。

MIND-World的训练过程分为三个阶段，就像是培养一个从新手到专家的渐进过程。第一阶段是训练一个"老师模型"，这个模型采用双向处理方式，既能看到过去的画面，也能预见未来的发展，就像是一个全知全能的导师。第二阶段是从老师模型中"蒸馏"出一个更高效的"学生模型"，这个学生模型只能按照时间顺序逐帧生成内容，但继承了老师模型的核心能力。第三阶段是进一步优化学生模型，让它能够进行实时的流式生成，就像是训练学生在没有老师帮助的情况下独立完成任务。

模型的记忆机制是另一个重要创新。MIND-World维护一个"上下文缓存"，能够记住之前生成的关键画面信息。当生成新的视频帧时，模型会参考这些历史信息来保持一致性。这就像是给AI配备了一个"工作记忆"，让它能够在生成新内容时回顾之前的"经历"。

在推理阶段，MIND-World支持两种工作模式。"带记忆模式"会维护一个包含多个历史帧的工作记忆窗口，新的帧生成会考虑这些历史信息。"无记忆模式"则从单张起始图片开始，纯粹基于动作指令进行自回归生成。这两种模式分别对应不同的应用场景需求。

六、震撼的实验发现：AI世界模型的六大挑战

当研究团队使用MIND基准对包括自己开发的MIND-World在内的多个先进AI模型进行测试时，实验结果既令人惊讶又发人深省。这些发现揭示了当前AI世界模型面临的六个核心挑战，每一个都像是AI通往真正智能世界建模路上的重要关卡。

第一个挑战是开放域泛化能力的不足。实验显示，那些在特定游戏环境（如Minecraft）中训练的AI模型，当面对MIND提供的多样化真实场景时，表现会急剧下降。这就像是一个只在驾校练车的司机，当真正上路面对复杂的城市交通时会手足无措。研究团队发现，即使是在Minecraft环境中表现出色的模型，在面对自然风光、现代都市或科幻场景时，生成的内容常常出现逻辑错误或视觉不协调。

第二个挑战是动作空间泛化的困难。这个发现特别有趣——那些具备记忆功能的AI模型在面对新的动作参数设置时，表现竟然不如没有记忆的模型。这种现象就像是一个习惯了特定驾驶风格的老司机，当换到一辆操控特性完全不同的车时，反而不如一个适应性更强的新手。具体来说，当AI模型习惯了某种移动速度和转向角度后，如果突然改变这些参数，具备记忆的模型会因为与历史经验的冲突而产生混乱，反而无法准确执行新的动作指令。

第三个挑战揭示了精确动作控制的局限性。即使是在与训练数据完全相同的动作空间设置下，AI模型在执行特定动作时仍然存在明显偏差。在一个特别有趣的测试中，研究团队让AI控制虚拟角色先向左移动，然后向右移动回到原点。理想情况下，角色应该准确回到起始位置。但实验中的一个先进模型却出现了奇怪的行为：它根本没有按指令向左移动，而是保持静止，最后停在了起始位置右侧很远的地方。相比之下，MIND-World虽然能够正确地向左移动，但在向右移动时无法准确回到起始位置。

第四个挑战是长期记忆一致性的衰退。随着生成视频时长的增加，AI模型维持场景一致性的能力会逐渐下降。研究团队通过分析发现，无记忆的模型在生成超过24帧（1秒）的视频时，内容与真实场景的差异会快速增大。而具备记忆功能的模型虽然表现更好，但在处理超过96帧（4秒）的长序列时也开始出现明显的一致性问题。这就像是人的短期记忆有容量限制一样，AI的"工作记忆"也存在时间和容量的约束。

第五个挑战体现在场景重现一致性上。在对称路径测试中，一个知名的AI模型在让虚拟角色重新访问之前生成的场景时，生成的内容与之前完全不一致。比如，当角色第一次经过某个区域时，系统生成了包含特定建筑和景观的画面。但当角色沿着相同路径返回时，同一位置却出现了完全不同的建筑和景观。这种不一致表明当前AI模型缺乏真正的空间记忆能力，无法维持虚拟世界的物理连续性。

第六个挑战是第三人称视角控制的复杂性。实验中最令人印象深刻的发现是，某个先进模型在第三人称视角下完全无法有效控制虚拟角色。当系统要求角色在环境中移动时，这个模型生成的视频显示摄像机直接"穿透"了角色，最终完全失去了对角色的跟踪。这种现象揭示了第三人称视角建模的独特难度——AI需要同时处理角色动作、环境变化和摄像机跟踪三个层面的协调关系。

相比之下，MIND-World虽然能够基本控制第三人称角色，但在处理角色与环境的交互时仍存在问题。生成的视频中，角色有时会"穿墙而过"，直接通过建筑物，这表明模型还没有充分理解物理碰撞和空间约束的概念。

七、深度解读：实验数据背后的技术洞察

通过对大量实验数据的深入分析，研究团队得出了几个具有重要意义的技术洞察，这些发现为未来AI世界模型的发展方向提供了宝贵指导。

首先是关于记忆机制效果的重要发现。数据显示，在长期记忆一致性测试中，具备记忆功能的模型比无记忆模型表现提升超过4%。这个看似不大的数字实际上代表了显著的质量改进。同时，在场景生成一致性测试中，记忆功能的优势更加明显。这些数据证明了为AI模型配备记忆机制的必要性，但同时也揭示了当前记忆机制的局限性——即使是最好的记忆增强模型，在处理长时间序列时仍然会出现退化。

动作控制精度的分析则揭示了另一个关键问题。即使在最理想的条件下（使用与训练数据完全相同的动作空间），AI模型的动作执行误差仍然不可忽视。在位移控制方面，误差范围在0.0265到0.0622之间；在旋转控制方面，误差范围在0.2587到0.9031之间。这些数字表明，当前的动作注入机制还需要进一步优化。特别值得注意的是，旋转控制的误差明显大于位移控制，这可能是因为视角旋转涉及更复杂的三维几何计算。

视觉质量评估的结果显示了记忆机制的另一个优势。具备记忆功能的模型在美学质量评分上普遍高于无记忆模型，这表明记忆机制不仅有助于保持一致性，还能提升生成内容的整体视觉效果。这种改进可能源于记忆机制提供的丰富上下文信息，让模型能够生成更协调、更符合人类审美期望的画面。

最引人深思的发现是关于第一人称与第三人称视角的性能差异。数据显示，同一个AI模型在不同视角下的表现可能截然不同。比如，某些模型在第一人称视角下的动作控制误差相对较小，但切换到第三人称时误差会成倍增加。这种差异反映了两种视角在技术实现上的根本不同：第一人称主要涉及视觉感知和空间导航，而第三人称还需要额外处理角色建模和动作协调。

研究团队还发现了一个有趣的"记忆悖论"现象。在动作空间泛化测试中，具备记忆功能的模型表现有时反而不如无记忆模型。这个看似矛盾的结果实际上揭示了当前记忆机制的一个重要局限：当新的动作参数与记忆中的历史经验不一致时，记忆信息可能会对模型的推理产生负面干扰。这就像是过度依赖过往经验的人在面对新情况时可能会适应困难一样。

八、技术挑战的深层剖析：从现象到本质

通过对实验结果的深入分析，研究团队识别出了当前AI世界模型面临的几个根本性技术挑战，这些挑战的解决需要在算法设计和训练方法上实现新的突破。

视觉提示与动作动力学的分离问题是一个核心挑战。实验中反复出现的一个现象是，AI模型的动作执行准确性很大程度上受到输入视觉内容的影响。这意味着当前的动作注入机制还没有完全实现视觉感知与动作控制的有效解耦。就像是一个驾驶员过度依赖视觉线索来控制方向盘，当视觉环境发生变化时就会出现操控失误。要解决这个问题，需要设计更加鲁棒的动作编码方式，让AI模型能够根据抽象的动作指令而不是具体的视觉内容来控制行为。

长期空间记忆的维护是另一个技术难点。当前的记忆机制主要基于有限长度的工作记忆窗口，这种设计在处理长时间序列时会遇到"遗忘"问题。研究团队发现，即使是表现最好的模型，在生成超过4秒的视频时也开始出现记忆衰退。这个问题的根源在于现有记忆机制缺乏层次化的信息组织能力。人类的空间记忆系统能够将重要的地标信息长期保存，同时对细节信息进行适当的抽象和压缩。AI模型需要学习类似的记忆管理策略。

动作空间自适应学习也是一个亟待解决的问题。实验显示，当动作参数发生变化时，AI模型往往无法快速适应新的控制模式。这反映了当前模型缺乏对动作语义的深层理解——它们更多地是在进行模式匹配，而不是真正理解"前进"、"转向"这些动作概念的本质含义。要实现真正的动作泛化，需要在模型设计中引入更强的归纳偏置，让AI能够学习到动作的抽象表示而不是具体的参数配置。

第三人称视角的角色-环境交互建模是最复杂的挑战之一。当前大多数AI模型在处理第三人称场景时，实际上是将角色和环境视为独立的视觉元素，缺乏对它们之间物理关系的深入理解。这导致了角色"穿墙而过"或"悬浮在空中"等不现实现象。解决这个问题需要在模型中集成更复杂的物理推理能力，让AI能够理解重力、碰撞、遮挡等物理概念。

九、未来展望：AI世界建模的发展方向

MIND基准的建立和相关实验结果为AI世界模型的未来发展指明了几个重要方向。这些方向不仅代表了技术挑战，更代表了AI向真正智能世界理解迈进的关键步骤。

首先是记忆架构的革新。当前的记忆机制主要基于简单的时间窗口，未来需要发展更加智能的层次化记忆系统。这种系统应该能够像人类大脑一样，将信息按照重要性和抽象程度进行分层存储。短期记忆负责维持当前任务的即时信息，长期记忆负责保存重要的空间地标和场景特征，而工作记忆则负责协调两者之间的信息交换。

其次是动作表示学习的深化。未来的AI模型需要学习更加抽象和通用的动作表示，而不是简单地记忆特定参数配置下的动作模式。这需要在训练过程中引入更多的动作变化，让模型能够理解动作的语义含义而不仅仅是表面形式。同时，还需要发展新的训练策略，让模型能够在遇到新的动作空间时快速适应。

物理推理能力的集成是另一个重要发展方向。当前的AI世界模型主要关注视觉生成的真实性，但缺乏对物理规律的深入理解。未来的模型需要集成更强的物理推理能力，包括重力、碰撞、摩擦等基本物理概念，以及更复杂的材料属性和环境动力学。

多模态感知的融合也是一个值得探索的方向。现有的世界模型主要基于视觉信息，但真实世界的理解需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知模式。未来的AI世界模型应该能够处理更丰富的感知输入，生成更加真实和沉浸的世界体验。

最后，实时交互能力的提升是实际应用的关键需求。当前的模型虽然能够生成高质量的视频内容，但在实时响应和交互方面还存在延迟和稳定性问题。未来需要在保持生成质量的同时，大幅提升模型的推理速度和响应稳定性。

十、现实意义：从实验室到真实世界的桥梁

MIND基准的建立不仅仅是一个学术研究成果，它为AI世界模型从实验室走向真实应用搭建了重要桥梁。这个基准的意义远远超出了技术评估本身，它为整个行业提供了统一的评价标准和发展目标。

在自动驾驶领域，MIND基准揭示的记忆一致性和动作控制问题直接关系到行车安全。当自动驾驶系统在熟悉的路段行驶时，它需要能够准确识别和记住道路特征、交通标志和周围环境。如果系统的"记忆"不可靠，可能会在同一个路口做出不一致的判断，或者无法准确执行转向、变道等基础驾驶操作。MIND基准提供的评估方法可以帮助开发者识别和改进这些关键缺陷。

在虚拟现实和游戏开发领域，MIND基准的价值同样显著。现代VR游戏要求极高的沉浸感和交互真实性，任何不一致的环境表现都会破坏用户体验。通过使用MIND基准评估，游戏开发者可以确保虚拟世界在玩家重复访问时保持一致性，同时提供流畅准确的动作响应。

机器人控制是另一个重要应用领域。家庭服务机器人或工业机器人需要在复杂环境中精确执行各种任务，这要求它们既能准确记住环境布局，又能精确控制自身动作。MIND基准揭示的动作控制精度问题和记忆衰退现象，为机器人系统的改进提供了明确指导。

更广泛地说，MIND基准为AI向通用智能发展提供了重要的评估工具。真正的人工智能需要具备在复杂动态环境中持续学习和适应的能力，而这正是MIND基准所评估的核心能力。随着AI技术在各个领域的深入应用，对这种环境建模能力的需求只会越来越迫切。

说到底，MIND基准的贡献在于它为AI世界模型建立了一个全面、客观、标准化的评估体系。就像医学领域的体检标准帮助医生准确诊断健康状况一样，MIND为AI研究者提供了"诊断"世界模型能力缺陷的有效工具。这不仅能够推动技术的快速改进，更重要的是为AI技术的安全可靠应用奠定了基础。

当前的实验结果显示，即使是最先进的AI世界模型在面对MIND基准的全面检验时，仍然暴露出诸多不足。这些发现虽然揭示了技术挑战的严峻性，但同时也为未来研究指明了明确方向。随着越来越多的研究团队采用MIND基准进行评估和改进，我们有理由相信，AI世界模型将在记忆一致性、动作控制和环境理解等关键能力上实现跨越式进步，最终为人类带来更加智能、可靠和有用的AI系统。

Q&A

Q1：MIND基准是什么？

A：MIND是由中南大学等多所高校联合开发的全球首个开放域闭环重访基准，专门用于评估AI世界模型的记忆一致性和动作控制能力。它包含250个1080p高质量测试视频，涵盖八大场景类别，能从第一人称和第三人称两个视角全面检验AI是否能在虚拟环境中保持前后一致的记忆，以及是否能精确执行动作指令。

Q2：MIND基准发现了AI世界模型哪些主要问题？

A：实验揭示了六大核心挑战：开放域泛化能力不足，动作空间适应困难，精确动作控制存在偏差，长期记忆会逐渐衰退，场景重现缺乏一致性，以及第三人称视角控制复杂。比如有些AI在让虚拟角色原路返回时，会生成完全不同的场景内容，或者角色会"穿墙而过"。

Q3：MIND基准对AI发展有什么实际意义？

A：MIND为AI世界模型提供了统一的评估标准，就像给AI做"体检"一样。它直接关系到自动驾驶的行车安全、VR游戏的沉浸体验和机器人的精确控制等实际应用。通过这个基准，开发者能够识别和改进AI的关键缺陷，推动AI向更可靠、更智能的方向发展。