La recherche sur les modèles du monde ne se limite pas à injecter des connaissances mondiales dans des tâches spécifiques.
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
Les modèles du monde sont devenus une frontière cruciale dans la recherche en IA, visant à améliorer les grands modèles en les imprégnant de dynamiques physiques et de connaissances du monde. L'objectif central est de permettre aux agents de comprendre, prédire et interagir avec des environnements complexes. Cependant, le paysage de recherche actuel reste fragmenté, les approches se concentrant principalement sur l'injection de connaissances du monde dans des tâches isolées, telles que la prédiction visuelle, l'estimation 3D ou l'ancrage symbolique, plutôt que sur l'établissement d'une définition ou d'un cadre unifié. Bien que ces intégrations spécifiques à une tâche produisent des gains de performance, elles manquent souvent de la cohérence systématique nécessaire pour une compréhension holistique du monde. Dans cet article, nous analysons les limites de ces approches fragmentées et proposons une spécification de conception unifiée pour les modèles du monde. Nous suggérons qu'un modèle du monde robuste ne devrait pas être une collection disparate de capacités, mais un cadre normatif intégrant de manière cohérente l'interaction, la perception, le raisonnement symbolique et la représentation spatiale. Ce travail vise à fournir une perspective structurée pour orienter les recherches futures vers des modèles du monde plus généraux, robustes et fondés sur des principes.
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.