OpenWorldLib: Uma Base de Código Unificada e Definição de Modelos de Mundo Avançados
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
Resumo
Os modelos de mundo têm atraído significativa atenção como uma direção de pesquisa promissora em inteligência artificial, embora ainda falte uma definição clara e unificada. Neste artigo, apresentamos o OpenWorldLib, uma estrutura de inferência padronizada e abrangente para Modelos de Mundo Avançados. Com base na evolução dos modelos de mundo, propomos uma definição clara: um modelo de mundo é um modelo ou estrutura centrado na percepção, equipado com capacidades de interação e memória de longo prazo, para compreender e prever o mundo complexo. Além disso, categorizamos sistematicamente as capacidades essenciais dos modelos de mundo. Com base nesta definição, o OpenWorldLib integra modelos de diferentes tarefas dentro de uma estrutura unificada, permitindo reutilização eficiente e inferência colaborativa. Por fim, apresentamos reflexões e análises adicionais sobre possíveis direções futuras para a pesquisa em modelos de mundo. Link do 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