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世界モデルarXiv:2611.10771

WorldFoundry:世界知能のための統合インフラストラクチャ

WorldFoundry: Towards Unified Infrastructure for World Intelligence

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生成的世界モデルの定義と評価枠組みを提示し、動画・3D/4D・身体行動・対話型世界システムの推論と評価を再現可能にするオープンソース基盤WorldFoundryを提案した論文。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 視覚生成モデルを『world model』として評価・推論するためのオープンソース基盤 - 定義: 環境の持続的で履歴条件付き表現を保持し、行動・介入に応じて更新し、時間的に整合な軌道を生成する予測力学系 - 対象は video、3D/4D、embodied action、interactive world systems - 機能: model/benchmark discovery、runtime/asset 準備、実行 orchestration、artifact 管理、対話的可視化 - catalog は 270 model entries、74 benchmarks、62 metric entries

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の視覚生成研究は『見た目の説得力』を成功指標にしがちだが、本論文は persistent state・physical dynamics・causal consistency を欠くと world modeling として不十分と主張 - 定義から perceptual grounding、persistent state modeling、controllable transformation、dynamics-aware prediction、closed-loop interaction の評価枠組みを導出 - 異種システム間で persistent かつ controllable な dynamics を再現可能に比較できる点が特徴 - 個々の先行モデルとの具体的比較は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は?

- generative world model を predictive dynamical system として定式化 - intelligence-oriented framework を5要素で構成 - modality ごとの adapters が native inputs、execution semantics、output representations、evaluation protocols を保持 - explicit manifests、durable artifact contracts、evidence-aware scorecards を導入 - 実行 readiness と evaluative claims を分離し、各 claim を supporting artifacts へ追跡可能にする

4. どうやって有効だと検証した?

- WorldFoundry 基盤自体の有効性検証手順は要旨からは不明 - catalog 規模として 270 model entries、74 benchmarks、62 metric entries を収録 - readiness と execution evidence を別々に記録 - 異種システム間の persistent・controllable dynamics の再現可能な比較を可能にすると述べるが、具体的実験結果は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 視覚的妥当性だけでは world modeling の成功にならないという主張が中心 - persistent state、physical dynamics、causal consistency の評価を重視 - execution readiness と evaluative claims の分離により、主張の追跡可能性を確保 - 限界・課題・今後の議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照・比較されている個別研究は明示されていない - 関連手法として video generation、3D/4D generation、embodied action models、interactive world models の代表的系統 - world model 評価の定番として persistent state・dynamics-aware prediction・closed-loop interaction を扱うベンチマーク群

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Juanxi Tian, Jiadong Hou, Baiang Li, Xin Lin, Zhengbo Jiao, Weijia Zhang, Yeying Jin, Truong Nguyen, Haitian Zheng, Zhifei Zhang, Jianfei Yang, Ming-Hsuan Yang, Felix Heide, Wei Xiong, Enze Xie, Wanhua Li

分類: cs.CV, cs.AI

原文アブストラクト

Visual generative models increasingly blur the line between synthesizing observations and simulating environments. Yet visual plausibility alone does not constitute successful world modeling: compelling outputs may lack persistent state, physical dynamics, or causally consistent responses to interactions. We define a generative world model as a predictive dynamical system that maintains a persistent, history-conditioned representation of an environment, updates that representation in response to actions or interventions, and generates temporally coherent trajectories that reflect outcomes under observed and counterfactual interventions. From this definition, we derive an intelligence-oriented framework spanning perceptual grounding, persistent state modeling, controllable transformation, dynamics-aware prediction, and closed-loop interaction. We present WorldFoundry, open-source infrastructure for reproducible inference and evaluation across video, 3D and 4D, embodied action, and interactive world systems. WorldFoundry unifies model and benchmark discovery, runtime and asset preparation, execution orchestration, artifact management, and interactive visualization, while modality-specific adapters preserve native inputs, execution semantics, output representations, and evaluation protocols. Explicit manifests, durable artifact contracts, and evidence-aware scorecards separate execution readiness from evaluative claims, making each claim traceable to its supporting artifacts. The catalog contains 270 model entries, 74 benchmarks, and 62 registered metric entries, with readiness and execution evidence recorded separately. WorldFoundry enables reproducible comparison of persistent, controllable dynamics across heterogeneous systems, advancing the field from perceptual synthesis toward measurable world intelligence.

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PR本紙発行元 EmplifAI