OpenWorldLib: Eine einheitliche Codebasis und Definition fortschrittlicher Weltmodelle
OpenWorldLib: A Unified Codebase and Definition of Advanced World Models
April 6, 2026
Autoren: DataFlow Team, Bohan Zeng, Daili Hua, Kaixin Zhu, Yifan Dai, Bozhou Li, Yuran Wang, Chengzhuo Tong, Yifan Yang, Mingkun Chang, Jianbin Zhao, Zhou Liu, Hao Liang, Xiaochen Ma, Ruichuan An, Junbo Niu, Zimo Meng, Tianyi Bai, Meiyi Qiang, Huanyao Zhang, Zhiyou Xiao, Tianyu Guo, Qinhan Yu, Runhao Zhao, Zhengpin Li, Xinyi Huang, Yisheng Pan, Yiwen Tang, Yang Shi, Yue Ding, Xinlong Chen, Hongcheng Gao, Minglei Shi, Jialong Wu, Zekun Wang, Yuanxing Zhang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Yiren Song, Mike Zheng Shou, Wentao Zhang
cs.AI
Zusammenfassung
Weltmodelle haben als vielversprechende Forschungsrichtung in der künstlichen Intelligenz erhebliche Aufmerksamkeit erregt, dennoch fehlt es an einer klaren und einheitlichen Definition. In diesem Beitrag stellen wir OpenWorldLib vor, einen umfassenden und standardisierten Inferenzrahmen für fortgeschrittene Weltmodelle. Aufbauend auf der Evolution von Weltmodellen schlagen wir eine klare Definition vor: Ein Weltmodell ist ein auf Wahrnehmung zentriertes Modell oder Framework, das mit Interaktions- und Langzeitgedächtnisfähigkeiten ausgestattet ist, um die komplexe Welt zu verstehen und vorherzusagen. Wir kategorisieren weiterhin systematisch die wesentlichen Fähigkeiten von Weltmodellen. Basierend auf dieser Definition integriert OpenWorldLib Modelle verschiedener Aufgaben in einem einheitlichen Rahmen und ermöglicht so effiziente Wiederverwendung und collaborative Inferenz. Abschließend präsentieren wir zusätzliche Überlegungen und Analysen zu möglichen zukünftigen Forschungsrichtungen für Weltmodelle. Code-Link: https://github.com/OpenDCAI/OpenWorldLib
English
World models have garnered significant attention as a promising research direction in artificial intelligence, yet a clear and unified definition remains lacking. In this paper, we introduce OpenWorldLib, a comprehensive and standardized inference framework for Advanced World Models. Drawing on the evolution of world models, we propose a clear definition: a world model is a model or framework centered on perception, equipped with interaction and long-term memory capabilities, for understanding and predicting the complex world. We further systematically categorize the essential capabilities of world models. Based on this definition, OpenWorldLib integrates models across different tasks within a unified framework, enabling efficient reuse and collaborative inference. Finally, we present additional reflections and analyses on potential future directions for world model research. Code link: https://github.com/OpenDCAI/OpenWorldLib