多模态智能可以被看成世界与智能体在交互中、由人引导的共进化。规模化卡在两处：异构、可验证环境的构建成本高，人工迭代 Harness 又跟不上任务多样性与复杂度。The Trinity 的判断是：不同模态与表面形态的任务可以共享底层能力需求。它把世界生成与 Harness 进化耦合成递归自改进，拆成 Creator、Explorer、Evolver 三角色。材料无实验数字，只讨论机制。
从任务树到能力树
Evolver 依据已验证执行轨迹，把组织基准从表面分类改到共享需求，将任务树重组成层次化能力树。同一节点上的异构任务，被当作同一能力的不同外壳。仿真生成与模块演化都按该节点的共同要求对齐。
仿真中练、原任务上验
同一节点上，Creator 把共同需求抽象成简化、可验证的仿真世界供能力学习，再用原始任务衡量迁移。这就是 Capability-Driven Real2Sim2Real。Explorer 沿能力树做选择性继承，演化可复用模块并形成 Harness 树；通过验证的更新在固定拓扑上跨迭代累积。不同 Harness 专精不同能力，故有 Capability-Aware Harness Router：用公开任务信息选择兼容模块配置。摘要于此截断，组配细节未知。
我的判断
价值在问题切分：环境造不起、Harness 改不完，是智能体从演示走向任务丛林的真实摩擦；按共享能力做 Real2Sim2Real，闭环说得通。适用边界须保守：材料只有框架，无任务规模、能力树质量或迁移幅度，不能认为已经跑通。局限同样具体——仿真抽象可能丢掉关键交互；已验证轨迹依赖可验证性，而可验证性正是原瓶颈；固定拓扑上累积更新，早期能力划分有偏就会沿错误结构叠加；Router 依赖公开任务信息，对描述质量有要求。宜读成训练与评测的组织方法，而非已完成的规模化方案。