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
Auteurs: 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
Samenvatting
Wereldmodellen zijn naar voren gekomen als een cruciaal onderzoeksfront in de AI, met als doel grote modellen te verbeteren door ze te voorzien van kennis over fysieke dynamica en de wereld. De kern doelstelling is om agents in staat te stellen complexe omgevingen te begrijpen, voorspellen en ermee te interacteren. Het huidige onderzoekslandschap blijft echter gefragmenteerd, waarbij benaderingen zich vooral richten op het injecteren van wereldkennis in geïsoleerde taken, zoals visuele voorspelling, 3D-schatting of symbol grounding, in plaats van op het vestigen van een uniforme definitie of raamwerk. Hoewel deze taakspecifieke integraties prestatieverbeteringen opleveren, ontbreekt het hen vaak aan de systematische samenhang die nodig is voor een holistisch wereldbegrip. In dit artikel analyseren we de beperkingen van dergelijke gefragmenteerde benaderingen en stellen we een uniforme ontwerpspecificatie voor wereldmodellen voor. Wij beargumenteren dat een robuust wereldmodel geen losse verzameling capaciteiten moet zijn, maar een normatief raamwerk dat interactie, perceptie, symbolisch redeneren en ruimtelijke representatie integraal incorporeert. Dit werk beoogt een gestructureerd perspectief te bieden om toekomstig onderzoek te leiden naar meer algemene, robuuste en principiële modellen van de wereld.
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.