OpenWorldLib: Una Base de Código Unificada y Definición de Modelos Mundiales Avanzados
OpenWorldLib: A Unified Codebase and Definition of Advanced World Models
April 6, 2026
Autores: 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
Resumen
Los modelos del mundo han captado una atención significativa como una dirección de investigación prometedora en inteligencia artificial, aunque aún carecen de una definición clara y unificada. En este artículo, presentamos OpenWorldLib, un marco de inferencia estandarizado e integral para Modelos del Mundo Avanzados. Basándonos en la evolución de los modelos del mundo, proponemos una definición clara: un modelo del mundo es un modelo o marco centrado en la percepción, equipado con capacidades de interacción y memoria a largo plazo, para comprender y predecir el mundo complejo. Además, categorizamos sistemáticamente las capacidades esenciales de los modelos del mundo. Con base en esta definición, OpenWorldLib integra modelos de diferentes tareas dentro de un marco unificado, permitiendo una reutilización eficiente y una inferencia colaborativa. Finalmente, presentamos reflexiones y análisis adicionales sobre posibles direcciones futuras para la investigación de modelos del mundo. Enlace al código: 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