論文の概要: OpenWorldLib: A Unified Codebase and Definition of Advanced World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04707v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 14:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.223804
• Title: OpenWorldLib: A Unified Codebase and Definition of Advanced World Models
• Title（参考訳）: OpenWorldLib: 統一されたコードベースと高度な世界モデルの定義
• Authors: 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,
• Abstract要約: 先進世界モデルのための包括的で標準化された推論フレームワークであるOpenWorldLibを紹介します。 我々は,世界モデルとは,複雑な世界を理解し,予測するための,相互作用と長期記憶機能を備えた知覚を中心としたモデルあるいはフレームワークである,という明確な定義を提案する。 この定義に基づいて、OpenWorldLibは、統一されたフレームワーク内でさまざまなタスクにわたるモデルを統合し、効率的な再利用と協調的な推論を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.28080690708092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは人工知能の有望な研究方向として大きな注目を集めているが、明確な統一された定義はいまだに欠けている。 本稿では,先進世界モデルのための包括的で標準化された推論フレームワークであるOpenWorldLibを紹介する。 世界モデルは、複雑な世界を理解し予測するための相互作用と長期記憶能力を備えた知覚を中心としたモデルまたはフレームワークである。 我々はさらに、世界モデルの本質的な能力を体系的に分類する。 この定義に基づいて、OpenWorldLibは、統一されたフレームワーク内でさまざまなタスクにわたるモデルを統合し、効率的な再利用と協調的な推論を可能にします。 最後に、世界モデル研究の今後の方向性について、さらなる考察と分析を行う。 コードリンク:https://github.com/OpenDCAI/OpenWorldLib

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