世界模型研究并非简单将世界知识注入特定任务

Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks

February 2, 2026

Autori: 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

Abstract

I modelli del mondo sono emersi come una frontiera cruciale nella ricerca sull'IA, con l'obiettivo di potenziare i modelli di grandi dimensioni infondendo in essi dinamiche fisiche e conoscenza del mondo. L'obiettivo principale è consentire agli agenti di comprendere, prevedere e interagire con ambienti complessi. Tuttavia, l'attuale panorama di ricerca rimane frammentato, con approcci focalizzati prevalentemente sull'iniezione di conoscenza del mondo in compiti isolati, come la previsione visiva, la stima 3D o il simbol grounding, piuttosto che sull'istituzione di una definizione o framework unificato. Sebbene queste integrazioni specifiche per compito producano miglioramenti delle prestazioni, spesso mancano della coerenza sistematica necessaria per una comprensione olistica del mondo. In questo articolo, analizziamo i limiti di tali approcci frammentati e proponiamo una specifica di progettazione unificata per i modelli del mondo. Suggeriamo che un modello del mondo robusto non dovrebbe essere una collezione disomogenea di capacità, ma un framework normativo che incorpori in modo integrale interazione, percezione, ragionamento simbolico e rappresentazione spaziale. Questo lavoro mira a fornire una prospettiva strutturata per guidare la ricerca futura verso modelli del mondo più generali, robusti e basati su principi.

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.