Problem

現有的影片生成模型多聚焦於內容創作，設計上偏重視覺美感與創意，卻忽視了運算效率與物理規律。這種領域不匹配使得目前的影片模型難以直接應用於需要精準動作理解與物理反饋的機器人控制與具身智慧領域。

Method

研究團隊開發了 LingBot-Video 預訓練範式，核心採用混合專家架構 (MoE) 結合 Diffusion Transformer (DiT) 以平衡模型容量與推理效率。同時建構資料分析引擎，將網路影片與大量機器人操作、導航及第一人稱視角資料整合，並透過多維度獎勵系統強化物理合理性與任務達成度。

Results

全面評估顯示，LingBot-Video 在效能與效率上均表現優異。它不僅能生成具備連貫性的影像，更在模擬真實世界動作邏輯上超越了傳統以美學為導向的模型，成功在多項基準測試中展現出對物理動態的深度理解。

Significance

此研究貢獻了首個大規模開裝的 MoE 影片基礎模型，為具身智慧社群填補了數位生成與物理執行之間的鴻溝。這項開創性工作為後續機器人學習物理規律與自動化決策提供了關鍵的技術基石，促進了數位創意與實體驅動的結合。