論文の概要: Interpreting Physics in Video World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07050v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 15:19:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.40106
• Title: Interpreting Physics in Video World Models
• Title（参考訳）: ビデオワールドモデルにおける物理の解釈
• Abstract要約: 物理推論における長年の疑問は、ビデオベースのモデルが物理変数の分解表現に依存する必要があるかどうかである。 本稿では,大規模ビデオエンコーダ内の物理表現を調べるための最初の解釈可能性研究について述べる。 現代のビデオモデルは、古典的な物理エンジンのような物理変数の分解表現を使用しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.27323417999283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A long-standing question in physical reasoning is whether video-based models need to rely on factorized representations of physical variables in order to make physically accurate predictions, or whether they can implicitly represent such variables in a task-specific, distributed manner. While modern video world models achieve strong performance on intuitive physics benchmarks, it remains unclear which of these representational regimes they implement internally. Here, we present the first interpretability study to directly examine physical representations inside large-scale video encoders. Using layerwise probing, subspace geometry, patch-level decoding, and targeted attention ablations, we characterize where physical information becomes accessible and how it is organized within encoder-based video transformers. Across architectures, we identify a sharp intermediate-depth transition -- which we call the Physics Emergence Zone -- at which physical variables become accessible. Physics-related representations peak shortly after this transition and degrade toward the output layers. Decomposing motion into explicit variables, we find that scalar quantities such as speed and acceleration are available from early layers onwards, whereas motion direction becomes accessible only at the Physics Emergence Zone. Notably, we find that direction is encoded through a high-dimensional population structure with circular geometry, requiring coordinated multi-feature intervention to control. These findings suggest that modern video models do not use factorized representations of physical variables like a classical physics engine. Instead, they use a distributed representation that is nonetheless sufficient for making physical predictions.
• Abstract（参考訳）: 物理推論における長年の疑問は、物理変数を物理的に正確に予測するために、ビデオベースのモデルが物理変数の因子化表現に依存する必要があるか、タスク固有の分散的な方法で、そのような変数を暗黙的に表現できるかどうかである。 現代のビデオワールドモデルは直感的な物理ベンチマークで強い性能を発揮するが、これらの表現体系のどれが内部で実装されているかは定かではない。 本稿では,大規模ビデオエンコーダ内の物理表現を直接調べる最初の解釈可能性研究について述べる。 レイヤワイドな探索,部分空間幾何学,パッチレベルの復号化,対象とする注意点の短縮を用いて,物理的情報がどこからアクセス可能になったか,エンコーダベースのビデオトランスフォーマー内でどのように整理されるのかを特徴付ける。 アーキテクチャ全体にわたって、物理変数がアクセス可能な、シャープな中間深度遷移(物理エネルジェンスゾーンと呼ばれる)を特定します。 物理関連表現はこの遷移の直後にピークに達し、出力層に向かって分解する。 運動を明示変数に分解すると、初期層から速度や加速度などのスカラー量が得られるのに対し、運動方向は物理エネルジェンスゾーンでのみアクセス可能であることが分かる。 特に、方向は円形状を持つ高次元の集団構造を通して符号化されており、制御には協調的な多機能介入が必要である。 これらの結果は、現代のビデオモデルは、古典的な物理エンジンのような物理変数の分解表現を使用しないことを示している。 代わりに、物理的な予測を行うのに十分な分散表現を使用する。

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