我们关心人工智能是否能够持续理解一个世界、记住其中发生过的事情、保持角色与环境的一致性，并在长期交互中不断推进故事与体验。
我们的核心方向，是 AI-native 的交互叙事与 Role Playing Games。
对于这种交互体验而言，真正重要的是建立一个能够持续运行的世界：角色拥有长期记忆，事件具有因果连续性，关系能够积累，环境能够变化，玩家过去的选择能够真正影响未来，故事也不再被固定脚本完全限制。
在这样的系统中，玩家进入故事。玩家可以创建新的身份，进入原创世界，与角色建立关系，参与事件，改变环境，并让自己的经历长期留存在世界之中。
GenSphere 正在构建一套完整的 AI-native RPG 技术体系，包括长期上下文、持久记忆、角色与关系状态、世界状态、事件系统以及多模态生成。
语言模型负责理解、推理、角色行为与叙事推进；图像、视频与世界模型负责呈现人物、空间和环境变化；记忆系统负责让过去真正成为未来的一部分。
我们持续研究记忆压缩、分层记忆、动态上下文选择与模型路由，让虚拟世界能够持续数周、数月甚至更长时间，并保持角色、关系与世界的连续演化。
GenSphere 的长期研究聚焦世界模型，让人工智能能够理解空间、时间、对象、行为、因果关系以及环境变化。