它的運作方式可以說是一個極度先進的「影片預測」與「互動理解」系統。
簡單來說，您可以將 Genie 3 想像成一個學會了世界運作基本規則的「大腦」。它不是在「播放」一個預先製作好的遊戲或影片，而是在您下達指令的每一瞬間，即時「描繪」出下一幀畫面應該是什麼樣子。
以下是其背後的主要技術原理：1. 核心概念：世界模型 (World Model)
這是一切的基礎。與傳統的圖像或影片生成模型不同，Genie 3 不僅僅是學習像素的排列組合，而是試圖學習一個「世界」內在的物理規律與因果關係。
- 學習對象： 它透過觀看海量的網路影片（尤其是遊戲實況影片）來學習。從這些影片中，它不僅學習「森林看起來是什麼樣子」，更學習「當一個角色『向前走』時，畫面會如何變化」、「物體掉落時會往下」等動態規則。
- 目標： 建立一個內部的、抽象的數據模型來代表這個虛擬世界。這個模型知道物體之間的關係、可能的互動方式以及時間演進的邏輯。
2. 技術架構：自回歸模型 (Autoregressive Model)
這是實現時間連續性的關鍵。「自回歸」的意思是「依賴於自身過去的輸出」。
- 運作方式： 當Genie 3要生成下一幀畫面時，它的輸入不僅僅是您最初的文字提示，還包括它自己剛剛生成的前幾幀畫面。
- 類比： 這就像寫句子時的「自動補完」。要預測下一個詞，AI會看你已經寫好的整個句子，而不只是一個詞。同理，Genie 3 要「畫」出下一幀，它會看已經「畫」好的前面所有畫面，確保動作是連貫的，而不是突然跳躍。這就是為什麼它的世界能維持數分鐘的邏輯一致性。
3. 互動的關鍵：潛在動作模型 (Latent Action Model)
這是實現「可玩性」與「互動」的魔法。當您在生成的世界中進行操作（例如，透過鍵盤或控制器下達「向左走」的指令）時，系統是如何理解並反應的？
- 動作編碼： Genie 3 並不直接理解「W鍵」或「手把的左搖桿」。它有一個模型能將這些具體的玩家輸入，轉譯成一個抽象的「潛在動作」向量。這個向量代表了在那個虛擬世界中有意義的動作概念，例如「向著攝影機方向移動」、「跳躍」等。
- 結合預測： 在生成下一幀畫面時，自回歸模型會將三個主要資訊結合起來：
- 原始文字提示 (定義了世界的基本樣貌)。
- 過去的畫面 (確保時間與空間的連貫性)。
- 當前的潛在動作 (決定了畫面該如何因應玩家的互動而改變)。
總結運作流程：
- 輸入提示 (Prompt)： 您輸入「一座漂浮在雲端上的古代城堡」。
- 初始生成 (Generation)： Genie 3 的影片生成部分（類似其兄弟模型 Veo 3）根據提示，創造出這個場景的第一幀畫面。
- 進入互動循環 (Interactive Loop - 每秒24次)：
- 接收動作： 系統偵測到您的「向前走」指令。
- 轉譯動作： 潛在動作模型將指令轉譯成一個代表「前進」的抽象數據。
- 預測下一幀： 自回歸模型看著「城堡」這個主題、看著前一幀的畫面、再結合「前進」這個動作數據，計算出最合乎邏輯的下一幀畫面應該是什麼樣子（例如，城堡的門變得更近了，周圍的雲朵在移動）。
- 輸出畫面： 顯示新生成的這一幀。
- 持續循環： 這個循環以極高的速度（每秒24次）不斷重複，從而創造出您看到的流暢、即時且可互動的虛擬世界。當您輸入「世界事件」如「天空變成紅色」，這個新提示會被加入到模型預測的依據中，從而改變後續生成的畫面。
因此，Genie 3 的原理是一種結合了強大影片生成能力、對世界動態規則的深刻理解、以及即時互動指令轉譯的複雜AI系統。它不是在檢索資料，而是在持續不斷地進行「有根據的創作」。
