“狡兔三窟”出自春秋战国时期冯谖为孟尝君效力的典故。其本意是指凡事都要为自己多留几条退路，避免在最坏的情况出现时无路可退。在现实生活中，我们常常能看到类似的例子：有人没有配置重疾保险，一旦患病便因高额医疗费用而陷入困境；有人高杠杆买房，每月现金流极度紧张，一旦遭遇裁员便难以为继；也有人仅凭零散信息就草率投资金融资产，结果资金被深度套牢，机会成本巨大。因此，在生活中为自己构建“三窟”尤为重要。最直接的方式是逐步积累一定规模的初始资产，并提升驾驭这些资产的能力，从而形成属于自己的第二条财富增长曲线。通常只需十年左右的持续积累，这条“第二曲线”便能产生相当可观的收益。当你遭遇财务危机时，它可以帮助你渡过难关；当你被迫做不情愿的选择时，它能成为你从容退场的坚实后盾；当你想要抓住新的机会、尝试更大胆的冒险时，它也会成为你的底气与保障。

在之前的世界模型，如Dreamer系列或者Diamond，都是为了提升强化学习的训练效率而诞生的，模拟的世界也是相对有限，并且依赖事先预定义的环境，如Atari，Minecraft，Doom等。Genie的出现（1，2，3在2024~2026年陆续发布），直接提出了一种新的世界模型训练范式，即直接从海量无标注的视频训练世界模型。具体来说，这一开创性主要体现在以下几个方面：

  1. 首次实现了无监督学习“潜在动作”：Genie的核心创新在于其“潜在动作模型”（Latent Action Model, LAM）。它能够从海量、没有任何动作标签的互联网视频（如游戏视频）中，以完全无监督的方式，推断出导致视频帧之间变化的“潜在动作”。这意味着模型不需要人类告诉它“跳跃”、“奔跑”是什么，而是自己从视频序列中“猜”出这些动作，从而学习到对环境的细粒度控制能力。有点类似Kmean算法，你只需要定义K个中心点，模型就帮你找出来，然后通过后面人为分析，确定这K个重点分别是什么意思。
  2. 定义了“生成式交互环境”新范式：Genie的发布，标志着生成式AI从生成静态内容（文本、图像）或固定视频，迈向了一个新范式——生成式交互环境（Generative Interactive Environments）。它可以根据单张图像、草图或文本提示，生成一个用户可以逐帧控制、进行交互的动态虚拟世界 。这超越了传统视频生成模型的范畴。
  3. 为训练通用AI智能体提供了新路径：谷歌DeepMind将Genie视为训练未来“通才AI智能体”（generalist agents）的催化剂。因为Genie可以生成无限多样、可控的虚拟环境，这为AI智能体提供了一个可以进行永无休止训练和测试的“沙盒”，解决了真实游戏或仿真环境数量有限的问题。模型学习到的“潜在动作空间”还能用于训练智能体去模仿未见过的行为。

因此，Genie不仅仅是另一个视频生成模型，它通过无监督学习视频中的动态与交互逻辑，首次实现了从“理解世界”到“创造可交互世界”的跨越，为构建能够模拟物理规律、进行因果推理的“世界模型”奠定了重要的方法论基础。后续的Genie 2和Genie 3都在此基础上，进一步将生成能力从2D扩展到3D，并实现了实时交互和更长的环境一致性。

实测下来，Genie 3相比之前的工作确实扎实了很多，但仍然是玩具级别，可以解决一些概念验证方面的工作。但是，我们看到了这条技术路线的希望，期待后面能够有更加出色的成果出现。