論文の概要: Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01630v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 04:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.904514
• Title: Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks
• Title（参考訳）: 世界モデルの研究は、単に世界の知識を特定のタスクに注入するわけではない
• Authors: 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,
• Abstract要約: 我々は、ロバストな世界モデルは、能力の緩やかな集まりではなく、相互作用、知覚、象徴的推論、空間的表現を一体的に組み込んだ規範的な枠組みであるべきだと主張する。 この研究は、未来の研究を世界のより一般的で堅牢で原則化されたモデルへと導くことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.59401259468559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: AI研究において、世界モデルは重要なフロンティアとして現れており、物理的なダイナミクスと世界知識を取り入れることで、大きなモデルを強化することを目指している。 主な目的は、エージェントが複雑な環境を理解し、予測し、対話できるようにすることである。 しかし、現在の研究の展望は断片化されており、一貫した定義や枠組みを確立するのではなく、視覚的予測や3次元推定、シンボル接地といった独立したタスクに世界知識を注入することに集中している。 これらのタスク固有の統合はパフォーマンスの向上をもたらすが、全体論的世界理解に必要な体系的な一貫性を欠くことが多い。 本稿では,このような断片化アプローチの限界を分析し,世界モデルの統一設計仕様を提案する。 我々は、ロバストな世界モデルは、能力の緩やかな集まりではなく、相互作用、知覚、象徴的推論、空間的表現を一体的に組み込んだ規範的な枠組みであるべきだと考えている。 この研究は、世界のより一般的で堅牢で原則化されたモデルに向けた将来の研究を導くための構造化された視点を提供することを目的としている。

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