牛透社 10 月 11 日消息，麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与丰田研究院联合发布生成式 AI 工具“可引导场景生成”，该产品通过 4400 万组 3D 房间数据训练及蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法优化场景生成质量，具备增强物理可行性与场景复杂度的技术优势，主要应用于厨房、客厅及餐厅等机器人虚拟训练场景。

研究团队表示，该系统通过 MCTS 算法将场景生成重构为序列决策过程，首次实现优于扩散模型的复杂场景架构生成，可有效解决机器人学习领域高质量训练数据匮乏问题。未来规划包括扩展物体类型、环境类别及构建用户社群生态，以积累海量训练数据赋能机器人技能发展。