世界模型作為NEO的認知核心 1X揭示了一項重大的AI發展，NEO人形機器人可以將任何自然語言提示轉換為機器動作。它甚至能夠在其機器人數據集中未找到的新任務、物體和環境中展示這一能力。 - 1X世界模型是基於互聯網規模的人類互動視頻進行訓練，並通過機器人數據進行微調，以使其理解基於物理學和NEO的具體化。 - 從簡單的語音或文本提示中，世界模型生成未來行動的可視化。 - 內建的逆動力學模型然後將這些轉換為NEO的精確運動。

更令人印象深刻的是，NEO 能夠處理完全新穎的任務——例如打開馬桶蓋、熨燙襯衫或梳理頭髮——而不需要在機器人數據集中有任何先前的範例。 這是因為視頻基礎的世界模型捕捉了廣泛的人類知識。

通用機器人技術受到人類主導的機器人數據收集速度的限制。透過這種新方法，使 NEO 能夠自主收集數據並進行學習。 這種擴展受益於新的機器人數據以及其核心視頻世界模型的持續改進。