Meta推出的“中训练”范式，通过让AI智能体从自身探索中学习并构建“世界模型”，有效解决了传统模仿学习与强化学习的反馈难题。这一创新不仅显著提升了Agent的泛化能力和参数效率，更预示着AI训练将迈入“预训练+中训练+后训练”的三段式新时代，加速通用Agent的落地与商业化进程，并可能催生出一种新的参数效率Scaling Law。