La investigación sobre modelos del mundo no se limita a inyectar conocimiento del mundo en tareas específicas.
Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks
February 2, 2026
Autores: 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
Resumen
Los modelos del mundo han surgido como una frontera crítica en la investigación de IA, con el objetivo de mejorar los modelos grandes infundiéndoles dinámicas físicas y conocimiento del mundo. El objetivo central es permitir que los agentes comprendan, predigan e interactúen con entornos complejos. Sin embargo, el panorama actual de la investigación sigue fragmentado, con enfoques centrados predominantemente en inyectar conocimiento del mundo en tareas aisladas, como la predicción visual, la estimación 3D o la fundamentación simbólica, en lugar de establecer una definición o marco unificado. Si bien estas integraciones específicas por tarea producen ganancias de rendimiento, a menudo carecen de la coherencia sistemática requerida para una comprensión holística del mundo. En este artículo, analizamos las limitaciones de tales enfoques fragmentados y proponemos una especificación de diseño unificada para los modelos del mundo. Sugerimos que un modelo del mundo robusto no debe ser una colección dispersa de capacidades, sino un marco normativo que incorpore integralmente la interacción, la percepción, el razonamiento simbólico y la representación espacial. Este trabajo pretende ofrecer una perspectiva estructurada para guiar la investigación futura hacia modelos del mundo más generales, robustos y fundamentados en principios.
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.