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从掩码到世界:世界模型的踏脚石指南

机器学习 2025-10-24 v1

摘要

本文并非对世界模型的典型综述;它是为希望构建世界模型的读者提供的指南。我们并不旨在列举提到过“世界模型”的每一篇文献,而是沿着一条清晰的道路:从统一跨模态表征学习的早期掩码模型,到共享单一范式的统一架构,再到闭合动作-感知环路的交互式生成模型,最终到能够在时间上保持一致性的记忆增强系统。我们绕过与核心主题关系不紧密的分支,专注于核心:生成的本质、交互式循环以及记忆系统。我们认为,这是通往真正世界模型的最有前景的道路。

关键词

引用

@article{arxiv.2510.20668,
  title  = {From Masks to Worlds: A Hitchhiker's Guide to World Models},
  author = {Jinbin Bai and Yu Lei and Hecong Wu and Yuchen Zhu and Shufan Li and Yi Xin and Xiangtai Li and Molei Tao and Aditya Grover and Ming-Hsuan Yang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20668},
  year   = {2025}
}

备注

Github: https://github.com/M-E-AGI-Lab/Awesome-World-Models