世界模型（World Model）是指能够对外部环境进行内部表征与模拟的计算模型或认知框架，起源于认知科学，后广泛应用于人工智能领域。其核心能力包括：对环境状态的感知与建模、对因果关系和动态变化的推理预测，以及支持智能体在无需直接与真实环境交互的情况下进行规划与决策。世界模型被视为通用人工智能的重要组成部分。
世界模型（World Model）指AI系统在内部构建对环境状态及其演变规律的表征，从而能够预测行动带来的后果
能模拟现实并不等同于真正理解现实，模拟现实衡量的更多是表象拟合能力而非底层世界理解
世界模型强调对因果关系、物理规律和环境动态的建模，而非单纯预测文本序列
在自动驾驶和机器人场景中，物理环境独立于模型存在，提供持久的三维空间；而游戏世界没有外部基底，虚拟世界本身需要被创造出来
视频生成模型对物理规律的掌握程度关系到能否用于机器人训练、自动驾驶仿真、科学模拟等应用场景
当前世界模型面临的挑战包括长时程一致性难以保证、对未见场景的泛化能力有限、以及评估标准尚不统一
训练高质量的空间世界模型需要海量多视角、带物理标注的数据以及可观的计算资源
Atlas 是一个面向空间智能（Spatial Intelligence）的世界模型项目
DreamerV3等算法证明具备世界模型的AI智能体在样本效率和泛化能力上超越传统方法
基于世界模型的方法相比传统强化学习具有更高的样本效率和更好的泛化能力
还有 14 条时间轴事件
Project Genie是谷歌DeepMind推出的基础世界模型（Foundation World Model）项目
90%待验证具身智能（Embodied AI）和世界模型（World Model）被普遍认为是大模型技术的下一个主战场
65%待验证OpenAI、Anthropic和Google DeepMind均已在各自模型中集成了类似的智能体能力框架
60%待验证2024年以来，以Sora为代表的视频生成模型被认为是世界模型的雏形
60%待验证世界模型（World Model）指AI系统在内部构建对环境状态及其演变规律的表征，从而能够预测行动带来的后果
50%待验证能模拟现实并不等同于真正理解现实，模拟现实衡量的更多是表象拟合能力而非底层世界理解
50%待验证世界模型强调对因果关系、物理规律和环境动态的建模，而非单纯预测文本序列
50%待验证在自动驾驶和机器人场景中，物理环境独立于模型存在，提供持久的三维空间；而游戏世界没有外部基底，虚拟世界本身需要被创造出来
50%待验证视频生成模型对物理规律的掌握程度关系到能否用于机器人训练、自动驾驶仿真、科学模拟等应用场景
50%待验证训练高质量的空间世界模型需要海量多视角、带物理标注的数据以及可观的计算资源
50%待验证Atlas 是一个面向空间智能（Spatial Intelligence）的世界模型项目
50%待验证当前世界模型面临的挑战包括长时程一致性难以保证、对未见场景的泛化能力有限、以及评估标准尚不统一
50%待验证世界模型的典型应用场景包括自动驾驶、机器人控制和复杂系统管理
50%待验证DreamerV3等算法证明具备世界模型的AI智能体在样本效率和泛化能力上超越传统方法
50%待验证基于世界模型的方法相比传统强化学习具有更高的样本效率和更好的泛化能力
50%待验证在不确定环境中AI智能体需要在探索与利用之间做出权衡，基于世界模型的方法可通过量化不确定性辅助该权衡
50%待验证一些研究者认为需要引入显式符号推理模块、因果推断机制或世界模型等架构层面创新才能实现真正的理解
50%待验证世界模型试图学习环境的因果结构和状态转移规律，与传统生成模型在统计层面捕捉数据分布相关性的方式有本质区别
50%待验证世界任务模型概念与Yann LeCun提出的世界模型理念相呼应
50%待验证Yann LeCun认为自回归LLM在架构层面存在根本缺陷，需要全新范式如世界模型方向
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