Am 29. Mai wurden die endgültigen Ergebnisse des WorldArena-Rankings für Weltmodelle veröffentlicht. Das vom Team für räumliche Intelligenz des Kollegs für Informatik und Technologie der Tongji-Universität federführend entwickelte Weltmodell „Boundless“ erreichte sowohl im Open-Source- als auch im Closed-Source-Bereich weltweit Spitzenpositionen. Das Open-Source-Modell „Boundless Large Model“ (BLM) erzielte im WorldArena Track 1 (Kategorie der Video-Qualität) 64,54 Punkte und belegte damit den ersten Platz unter allen Open-Source-Modellen weltweit. Das Closed-Source-Modell „Boundless World Model-Fast“ (BWM-Fast) erreichte im selben Wettbewerb 67,87 Punkte und rangiert auf Platz zwei der weltweiten Gesamtwertung. Der Abstand zum Spitzenreiter beträgt lediglich 0,39 Punkte, was die hohe Leistungsfähigkeit und Wettbewerbsstärke des Modells unterstreicht. Das Forschungsvorhaben wurde von Professor Shen Hengtao, Dekan des Kollegs für Informatik und Technologie der Tongji-Universität, auswärtigem Mitglied der Europäischen Akademie der Wissenschaften sowie Fellow von ACM, IEEE und OSA, geleitet. Beteiligt waren zudem Zhu Lei, Träger eines nationalen Nachwuchsförderprogramms, und sein Forschungsteam.
Abbildung 1: Die Open-Source-Version von BLM auf Platz 1 weltweit (insgesamt 13 Modelle)
Abbildung 2: Die Closed-Source-Version BWM-Fast auf Platz 2 weltweit (insgesamt 86 Modelle)
Open-Source-Kooperation:
Die Webseite von GitHub: https://github.com/boundless-large-model/boundless-world-model (fortlaufend aktualisiert)
Die Webseite von Hugging Face: https://huggingface.co/BLM-Lab/Boundless-World-Model
