世界模型研究并非仅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
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
Resumo
Os modelos de mundo emergiram como uma fronteira crítica na pesquisa de IA, visando aprimorar os modelos grandes ao infundir neles dinâmicas físicas e conhecimento do mundo. O objetivo central é capacitar agentes a compreender, prever e interagir com ambientes complexos. Contudo, o cenário atual de pesquisa permanece fragmentado, com abordagens predominantemente focadas na injeção de conhecimento do mundo em tarefas isoladas, como previsão visual, estimativa 3D ou fundamentação simbólica, em vez de estabelecer uma definição ou estrutura unificada. Embora essas integrações específicas por tarefa gerem ganhos de desempenho, elas frequentemente carecem da coerência sistemática necessária para uma compreensão holística do mundo. Neste artigo, analisamos as limitações de tais abordagens fragmentadas e propomos uma especificação de design unificada para modelos de mundo. Sugerimos que um modelo de mundo robusto não deve ser uma coleção solta de capacidades, mas uma estrutura normativa que incorpore integralmente interação, percepção, raciocínio simbólico e representação espacial. Este trabalho visa fornecer uma perspectiva estruturada para orientar pesquisas futuras rumo a modelos do mundo mais gerais, robustos e fundamentados em princípios.
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.