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群核科技另一篇论文提出的Syn-GRPO提出面向强化学习的数据自进化框架，场拍能在训练过程中自动生成全新训练图片，场拍从根源解决训练数据匮乏、模型收敛死板的问题。这套框架分两大模块协同工作：曝光一边是多样化图像生成，曝光保留画面里目标物体不变，只更换背景生成全新样本，保证标注信息完全准确；另一边是改造原生 GRPO 强化学习流程，新增多样性奖励机制，引导 AI 写出能催生多元答案的画面描述，不断产出难度越来越高的训练素材。
WalkerBench是面向“空间感知”环节的核心评测工具，动甜覆盖世界六大洲 161 座城市的真实街景，动甜没有地图、没有GPS，只给AI第一视角 RGB 画面，纯靠视觉自主认路。评测结果显示，宋威当前最强AI模型只有完成率只有24.5%，宋威而AI走的步数越多，性能下降越明显，这说明一个本质矛盾：现有大模型的“线性文本记忆方式”，无法真正表达三维空间结构。
