Исследование мировых моделей — это не просто внедрение знаний о мире в конкретные задачи.
Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks
February 2, 2026
Авторы: 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
Аннотация
Модели мира стали ключевым направлением исследований в области искусственного интеллекта, направленным на улучшение больших моделей путем их обогащения знаниями о физической динамике и устройстве мира. Основная цель состоит в том, чтобы позволить агентам понимать, предсказывать и взаимодействовать со сложными средами. Однако современная исследовательская картина остается фрагментированной: подходы в основном сосредоточены на внедрении знаний о мире в изолированные задачи, такие как визуальное прогнозирование, 3D-оценка или символьное заземление, а не на создании единого определения или framework. Хотя такие предметно-ориентированные интеграции дают прирост производительности, им часто не хватает системной согласованности, необходимой для целостного понимания мира. В данной статье мы анализируем ограничения таких разрозненных подходов и предлагаем единую спецификацию проектирования для моделей мира. Мы полагаем, что robustная модель мира не должна быть простым набором возможностей, а представляет собой нормативную framework, которая целостно объединяет взаимодействие, восприятие, символьные рассуждения и пространственное представление. Эта работа призвана дать структурированную перспективу для направления будущих исследований в сторону создания более общих, надежных и принципиальных моделей мира.
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.