MirroS 发布了 Code-as-World，这是一种将物理场景表示为可执行代码而非像素或潜变量的范式及模型集合。该系统使用智能体循环从真实视频中恢复这些表示，从而生成带有精确物理标签的训练数据。

  • MirroS 在 Apache 2.0 许可下发布了两款检查点：Code-as-World-VL-4B 和 Code-as-World-VL-9B，它们基于 Qwen3.5 模型微调而成。
  • 智能体循环执行最多五轮“提议、实例化、执行、渲染和验证”步骤，以恢复可执行的世界表示。
  • 经过验证的世界作为训练监督信号，9B 模型在 QuantiPhy-validation 上取得 55.4 MRA 的得分，超越了 Gemini-3.1 Flash 的 54.8 分。
  • 该方法将像素视为场景的证据而非其本体论，并将场景编译为 scene.json 文件以供 MuJoCo 执行。

此方法提供了真实视频所缺乏的精确物理标签，使模型能够通过监督微调和强化学习掌握精确的质量、接触和重力动力学。