論文の概要: WorldCoder-Bench: Benchmarking Physically Grounded 3D World Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01869v2
- Date: Mon, 08 Jun 2026 11:47:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:04.779329
- Title: WorldCoder-Bench: Benchmarking Physically Grounded 3D World Synthesis
- Title（参考訳）: WorldCoder-Bench: 物理的にグラウンド化された3Dワールドシンセサイザーのベンチマーク
- Authors: Shuo Lu, Yinuo Xu, Kecheng Yu, Siru Jiang, Yongcan Yu, Yubin Wang, Haitao Yang, Yuxiang Zhang, Bin Wang, Ran He, Jian Liang,
- Abstract要約: 本稿では,3次元世界合成のベンチマークであるWorldCoder-Benchを紹介する。
WorldCoder-Benchには、シミュレーション、レンダリング、アプリケーションシナリオにわたる専門家による2,026のタスクが含まれている。
サンドボックスブラウザで生成されたプログラムを探索する実行ベースのプロトコルであるStateProbeを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.935792644428584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly asked not only to write static interfaces, but to construct executable interactive worlds from natural language. Browser-native 3D, commonly built with Three.js, is a natural next frontier: generated programs must integrate assets, obey spatial and physical constraints, and keep user-facing controls synchronized with hidden runtime state. Existing web-generation benchmarks and evaluators, however, largely observe only pixels or DOM nodes, while the mechanics of a Three.js world unfold inside an opaque <canvas>. We introduce WorldCoder-Bench, a benchmark for autonomous, physically grounded 3D world synthesis. WorldCoder-Bench contains 2,026 expert-curated tasks across Simulation, Rendering, and Application scenarios, with optional .glb assets and hidden behavioral contracts. We further propose StateProbe, an execution-based protocol that probes generated programs in a sandboxed browser and verifies hidden, mutation-hardened contracts over runtime states and transitions. Beyond verification coverage, we report Return on Automation and Time Efficiency Multiplier to measure correctness-adjusted cost and time savings. Across nine frontier models, the best system reaches only 27.8% verification coverage on WorldCoder-Core and 19.9% on WorldCoder-Robust, with failures dominated by state-schema drift and broken interaction chains rather than missing scene elements. Utility metrics further show that cheap or fast models can still provide substantial value on easier domains. WorldCoder-Bench is available at https://anonymous.4open.science/r/WorldCoder-Bench/.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、静的インターフェースを書くだけでなく、自然言語から実行可能なインタラクティブな世界を構築するよう、ますます求められている。
Three.jsで一般的に構築されるブラウザネイティブ3Dは、自然な次のフロンティアである。生成されたプログラムは、アセットを統合し、空間的および物理的制約に従わなければならない。
しかし、既存のWebジェネレーションベンチマークと評価器は、主にピクセルやDOMノードのみを観察する一方、Three.jsの世界のメカニズムは不透明な<canvas>の中に展開する。
我々は、自律的、物理的に基底付けられた3D世界合成のためのベンチマークであるWorldCoder-Benchを紹介する。
WorldCoder-Benchには、シミュレーション、レンダリング、アプリケーションシナリオにまたがる2,026のエキスパートキュレートされたタスクが含まれている。
glb資産と隠れた行動契約
さらに、実行ベースのプロトコルであるStateProbeを提案し、サンドボックスブラウザで生成されたプログラムを探索し、実行時状態と遷移に対する隠れた、突然変異の修正された契約を検証する。
検証範囲を超えて、精度調整コストと時間節約を計測するために、自動化と時間効率の乗算器の返却を報告します。
9つのフロンティアモデル全体で、最高のシステムはWorldCoder-Coreで27.8%、WorldCoder-Robustで19.9%にしか届かない。
実用性指標はさらに、安上がりなモデルや高速なモデルは、より簡単なドメインに対して大きな価値を提供する可能性があることを示しています。
WorldCoder-Benchはhttps://anonymous.4open.science/r/WorldCoder-Bench/で入手できる。
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