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Loop世界模型论文登顶Hugging Face，来自中国一家初创，周鸿祎陆奇都投了
重写“AI如何反复推演世界”
量子位 | 公众号 QbitAI
Prompt还没退场，Loop已经开始接管AI叙事。
这两周，硅谷开发者圈最热的词之一，是
Loop Engineering
它讲的是一件很“Agent时代”的事：别再手动一轮轮prompt模型了，去设计一个循环系统，让AI自己执行、检查、修正、继续跑，直到任务完成。
传统模式以prompt为核心，现在开始转向以
为核心，这也是它突然爆红的原因。
而就在大家热议“怎么让AI自己跑起来”时，另一条更硬的线也在快速升温：
Looped World Models（循环世界模型）
如果说Loop Engineering解决的是“AI怎么持续干活”，那LoopWM更像是在回答一个上限更高的问题：
AI在持续干活时，能不能做到持续理解、修正、推演它所面对的世界。
这也是为什么，它虽然名字里也有“Loop”，但其展现出的技术含金量和想象空间，明显不是一个量级。
Hugging Face Papers当日Top1
，现已进入了AI社区更广泛的公共讨论。
Loop Engineering为什么突然火了
Loop Engineering为什么会火，其实很好理解。
因为单次对话适合问答，不适合复杂任务。
真要让AI去写代码、调试、调工具、看结果、修bug、再验证，它必须进入一个
“行动—观察—推理—继续行动”
换句话说，AI不再只是“答你一句”，而是开始
这正是今天Agent热的底层逻辑之一。
Google Chrome工程负责人Addy Osmani，引用过一个挺直白的判断：
你不该再亲自prompt agent，而该去设计那个prompt agent的loop。
在这套叙事里，人从“亲自操作模型的人”，变成
“设计自动化系统的人”
这也是Loop Engineering特别像硅谷热词的地方：它不是一个技巧，是一次身份迁移。
人从提示者，变成了系统设计者。
会循环，不等于会理解。
一个Agent可以不断调接口、读日志、改参数、反复试错，但如果它对环境状态、动态变化、因果关系没有更稳定的建模能力，它仍然更像一个“更勤奋的自动执行器”，而不是真正具备世界理解能力的系统。
也正因此，LoopWM才显得格外关键和重要，它是在
重写“AI如何反复推演世界”
这件事，被一家中国叫脸谱心智的初创公司做了
接下来，让我们深扒一下是谁做了这件事：
FaceMind Research Asia（脸谱心智）
，是这篇文章的通讯机构。
数千万元Pre-A轮融资
，投资方为星连资本，老股东360超额跟投，陆奇的奇绩创坛也参股了。
创立，团队早期从端侧全模态模型切入，随后将重心转向更底层的世界模型研究。
相比只会生成内容的大模型，世界模型更强调对环境、界面与任务过程的持续理解和预测，这也被视为AI走向GUI Agent、具身智能与机器人场景的重要基础。
围绕这一方向，脸谱心智正通过循环迭代、参数高效的模型架构，提升模型在长时序预测、屏幕理解和具身任务中的稳定性，并已在仿真具身环境、GUI Agent环境和真机机械臂环境中展开验证。
一家年轻公司，正在试着把“理解世界”这件事，做成下一代AI基础设施的一部分。
对此，星连资本合伙人李文珏表示，脸谱心智团队最突出的特点，是
兼具扎实的研究能力和复杂工程落地能力
团队核心成员长期深耕人工智能底层技术，既能对前沿方向形成独立判断，也能快速将研究成果放入真实场景中验证。“我们看好的是一支人才密度高、技术判断前瞻、执行能力很强的团队。”
在李文珏看来，陆弘远身上兼具年轻研究者的探索欲和创业者的行动力，能够带领团队持续挑战高难度问题，并将技术判断转化为明确的研发方向。
△脸谱心智Founder陆弘远
这种创始人特质和团队凝聚力，是星连资本决定投资的重要原因。
脸谱心智的投资方360集团投前负责人向其奇表示：“陆博士是我见过最顶尖的年轻AI研究者之一。”
在他看来，陆弘远关注的并非局部优化，而是
模型底层原理和架构创新
当行业还在讨论世界模型概念时，脸谱心智已经从零训练世界模型，并在多种benchmarking上得到了行业SOTA级别成果。
受到海外头部模型厂商Anthropic的关注和验证，团队最新提出的Loop循环架构则进一步探索世界模型长时序训练问题。
“迭代速度惊人。每次沟通前，我都会先去看他们最新发布的论文和技术报告。”向其奇感慨，从他们身上真正体会到了什么叫做“一次投资，终生学习”。
关于为什么是一家中国的初创公司能做出这样一项工作，陆弘远回答：
中国现在是一个高密度AI人才的国家，这是我们能做出一篇划时代的世界模型工作的主要原因之一。
FaceMind未来也会被更多的国际视野所捕捉，就像他们的工作前几周刚刚在X上被Anthropic/Facebook的投资人Accel点赞了。
说得直白一点，LoopWM干的事是：