这是什么？
Code World Model（CWM）是一个学术研究项目，研究如何把编码智能体用作「世界大脑」，随项目发布了公开的 LoRA 检查点和用于复现实验的示例数据。
Code World Model（CWM）是一个学术研究项目，研究如何把编码智能体用作「世界大脑」，随项目发布了公开的 LoRA 检查点和用于复现实验的示例数据。这是开箱即用的应用，还是研究用的代码库？它是西湖大学和南洋理工大学 AGI 实验室的研究代码库，以安装脚本、LoRA 检查点和发布配置的形式分发，而不是一个打磨完善的应用。
它是西湖大学和南洋理工大学 AGI 实验室的研究代码库，以安装脚本、LoRA 检查点和发布配置的形式分发，而不是一个打磨完善的应用。怎么让它跑起来？按照环境/安装指南操作，从仓库根目录下载公开的 CWM LoRA 并展开 40 个精简的 Hugging Face 示例，然后进入准备好的 release 目录，运行一个已发布的配置。
按照环境/安装指南操作，从仓库根目录下载公开的 CWM LoRA 并展开 40 个精简的 Hugging Face 示例，然后进入准备好的 release 目录，运行一个已发布的配置。在运行任何东西之前需要先处理 Hugging Face 示例吗？是的——Hugging Face 示例只附带精简的 NPZ 条件文件，并不包含运行所需的缓存或输出视频；安装脚本会先把它们展开成可用的本地格式。
是的——Hugging Face 示例只附带精简的 NPZ 条件文件，并不包含运行所需的缓存或输出视频；安装脚本会先把它们展开成可用的本地格式。我可以改动已发布实验的输入或种子吗？快速入门要求运行已发布的配置时不要改动其输入、提示词或种子；如果你确实要修改某个实验，请使用全新的缓存目录和输出路径。
快速入门要求运行已发布的配置时不要改动其输入、提示词或种子；如果你确实要修改某个实验，请使用全新的缓存目录和输出路径。运行一个已发布的配置实际会产出什么？运行已发布的配置会产出输出视频和缓存文件，由展开后的 NPZ 条件数据在本地生成。
运行已发布的配置会产出输出视频和缓存文件，由展开后的 NPZ 条件数据在本地生成。40 个 Hugging Face 示例里有什么？它们是 40 个示例实验的精简 NPZ 格式条件文件，安装脚本会在本地把它们展开成完整的缓存和输出视频。
它们是 40 个示例实验的精简 NPZ 格式条件文件，安装脚本会在本地把它们展开成完整的缓存和输出视频。输入格式和配置的文档在哪里？文档以多个相互链接的独立指南形式，涵盖环境/安装/模型/LoRA 下载、推理的输入格式和配置，以及许可证/声明信息。
文档以多个相互链接的独立指南形式，涵盖环境/安装/模型/LoRA 下载、推理的输入格式和配置，以及许可证/声明信息。Which topics is it in?model, world-models, configuration, lora, dataset, fine-tuning, video-generation, academic-research, artificial-intelligence, inference, generative-ai, huggingface
model, world-models, configuration, lora, dataset, fine-tuning, video-generation, academic-research, artificial-intelligence, inference, generative-ai, huggingface