10月23日消息，近日，香港大学宣布联合腾讯 IEG ARC 实验室推出 Multics，一款面向多人交互场景的生成式多玩家世界模型，针对多视角视频生成里的一致性、可控性与算力膨胀难题，提出玩家 - 分组 - 全局三级分层通信架构。

以往多玩家世界模型主要有两种通信范式：全连接通信让所有玩家两两交换特征，计算量随玩家数量呈二次方增长，玩家一多开销快速爆炸；中心化通信把全部信息汇入全局 Token 池，互不相关的局部事件容易互相干扰，画面出现错乱。

Multics 的核心创新是分层信息流转机制：玩家信息先在组内聚合，依靠分组 Token 做中间表征，再由分组 Token 和全局 Token 完成跨组通信，天然隔离无关事件之间的互相污染。

分组槽位参数共享，不需要为不同玩家数量新增参数；同时配套动态分组策略，依据玩家相机轨迹自动把空间上关联的玩家划入同一组，把算力预算控制在合理范围。

该模型仅使用 4 玩家数据完成训练，推理时无需重新训练，直接支持 6、8、10 位玩家并行推演同一个共享虚拟世界。在保证重叠视野画面保持一致、每个玩家动作与相机轨迹独立可控的前提下，大幅削减计算开销。

实测 10 玩家场景下，对比全连接方案，自注意力 FLOPs 下降 86.1%、自注意力延迟降低 78.1%，整体 DiT 推理延迟下降 61.9%。

从效果来看，Multics 在跨视角一致性、独立可控、抗干扰三项核心指标上达到 SOTA。玩家可以各自输入独立的动作、相机控制指令，模型同步生成多路视频，重叠区域场景统一，单个玩家发生的动作不会污染其他玩家视角。

该技术可用于 AI 生成多人虚拟环境、多机器人协同仿真、交互式 AI 游戏等方向。