近日，AI研究团队MirroS推出全新智能体循环框架Code-as-World，可将真实世界拍摄的视频内容自动转换为可执行的MuJoCo物理引擎程序。该框架通过自校正代理循环优化视觉语言模型的输出精度，无需人工标注即可还原视频中的物体属性、运动逻辑与物理约束，为机器人仿真、数字孪生等场景提供了全新技术路径。
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当前机器人训练、数字孪生等领域普遍面临物理仿真环境搭建成本高、周期长的痛点：传统方案需要专业工程师手动标注物体参数、设置碰撞规则，一段10秒的多物体交互视频往往需要3-5天的人工开发周期，远远跟不上AI智能体训练的快速迭代需求。
而现有视觉语言模型虽然已经具备较强的视频内容识别能力，能准确标注出视频中的物体类别、动作类型，却无法直接输出符合物理引擎规范的可执行代码，两者之间的转换环节一直是行业公认的技术瓶颈。
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