Die Erforschung von Weltmodellen geht über die reine Integration von Weltwissens in spezifische Aufgaben hinaus.
Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks
February 2, 2026
papers.authors: Bohan Zeng, Kaixin Zhu, Daili Hua, Bozhou Li, Chengzhuo Tong, Yuran Wang, Xinyi Huang, Yifan Dai, Zixiang Zhang, Yifan Yang, Zhou Liu, Hao Liang, Xiaochen Ma, Ruichuan An, Tianyi Bai, Hongcheng Gao, Junbo Niu, Yang Shi, Xinlong Chen, Yue Ding, Minglei Shi, Kai Zeng, Yiwen Tang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Xintao Wang, Wentao Zhang
cs.AI
papers.abstract
Weltmodelle haben sich als entscheidende Forschungsfront in der KI entwickelt, mit dem Ziel, große Modelle durch die Integration physikalischer Dynamiken und Weltwissen zu erweitern. Das Kernziel besteht darin, Agenten zu befähigen, komplexe Umgebungen zu verstehen, vorherzusagen und mit ihnen zu interagieren. Die gegenwärtige Forschungslage bleibt jedoch fragmentiert, wobei sich die Ansätze überwiegend auf die Einbringung von Weltwissen in isolierte Aufgaben konzentrieren, wie visuelle Vorhersage, 3D-Schätzung oder symbolisches Grounding, anstatt eine einheitliche Definition oder ein Rahmenwerk zu etablieren. Obwohl diese aufgabenspezifischen Integrationen Leistungsverbesserungen erzielen, fehlt ihnen oft die systematische Kohärenz, die für ein holistisches Weltverständnis erforderlich ist. In diesem Beitrag analysieren wir die Grenzen solcher fragmentierter Ansätze und schlagen eine einheitliche Designspezifikation für Weltmodelle vor. Wir argumentieren, dass ein robustes Weltmodell keine lose Sammlung von Fähigkeiten sein sollte, sondern ein normatives Rahmenwerk, das Interaktion, Wahrnehmung, symbolisches Schließen und räumliche Repräsentation integral vereint. Diese Arbeit zielt darauf ab, eine strukturierte Perspektive zu bieten, um zukünftige Forschung in Richtung allgemeinerer, robusterer und prinzipienbasierter Weltmodelle zu lenken.
English
World models have emerged as a critical frontier in AI research, aiming to enhance large models by infusing them with physical dynamics and world knowledge. The core objective is to enable agents to understand, predict, and interact with complex environments. However, current research landscape remains fragmented, with approaches predominantly focused on injecting world knowledge into isolated tasks, such as visual prediction, 3D estimation, or symbol grounding, rather than establishing a unified definition or framework. While these task-specific integrations yield performance gains, they often lack the systematic coherence required for holistic world understanding. In this paper, we analyze the limitations of such fragmented approaches and propose a unified design specification for world models. We suggest that a robust world model should not be a loose collection of capabilities but a normative framework that integrally incorporates interaction, perception, symbolic reasoning, and spatial representation. This work aims to provide a structured perspective to guide future research toward more general, robust, and principled models of the world.