腾讯 ARC × 港大开源 Multics：可扩展到 10 人视角的共享场景视频世界模型
香港大学与腾讯 IEG ARC Lab 开源 Multics：多玩家共享场景的视频世界模型，用分层通信在玩家/组/全局间交换信息；4 人训练可推理到 6/8/10 人，代码 Apache-2.0，权重已上 Hugging Face。
香港大学 与 腾讯 IEG ARC Lab 发布 Multics（Multi-Player World Model）：给定每位玩家的初始视角、文本提示、动作与相机轨迹，模型联合生成同一共享环境的多路第一人称视频，并尽量保持重叠视野一致。
据项目页与同期开源说明，要点包括：
- 分层通信：信息在玩家 → 组 → 全局层级交换，减轻全连接带来的二次方算力，也减少无关事件互相干扰；
- 可扩展：在 4 人设定上训练后，可直接推理 6 / 8 / 10 人，无需按人数重训；相对全连接通信，项目方给出 10 人场景下自注意力算力等指标有明显下降；
- 开源状态：训练与推理代码以 Apache-2.0 开源（GitHub：TencentARC/Multics），权重可在 Hugging Face（
TencentARC/Multics）下载；本地运行需 Linux + NVIDIA GPU 等环境，目前并非即开即玩的云端 Demo。
项目页：Multics。相关 arXiv 预印本编号为 2610.17201。
对创作者意味着什么： 这更偏研究向「多视角一致」的世界模型，不是面向剪辑软件的一键成片工具。做互动短剧、游戏过场或多角色 POV 内容时，可以关注其「同一场景、多人视角不漂」的思路；若要本地试跑，先确认显存与依赖，别期待现成的 ComfyUI 节点或手机端可用。
信息来源：Multics 项目页 / Hugging Face / GitHub（本文为编辑整理改写）
