Large World Models: casi d'uso ed esempi

Nonostante i progressi nei large language model, l'intelligenza artificiale rimane limitata nella sua capacità di comprendere e interagire con il mondo fisico a causa dei limiti delle rappresentazioni testuali.

I large world model affrontano questa lacuna integrando dati multimodali per ragionare sulle azioni, modellare le dinamiche del mondo reale e prevedere i cambiamenti ambientali.

Scopri cosa sono i large world model, come si differenziano da altri approcci, i loro principali casi d'uso, esempi reali e le sfide coinvolte nella loro realizzazione.

Che cos'è un large world model?

Un large world model (LWM) è una classe avanzata di intelligenza artificiale che va oltre il focus testuale dei large language model (LLMs). Mentre gli LLMs apprendono pattern dalle sequenze linguistiche, gli LWM sono progettati per integrare ed elaborare dati multimodali attraverso dimensioni spaziali, temporali e fisiche.

Questi model mirano a rappresentare il mondo reale incorporando testo, immagini, audio, segnali di sensori, sequenze video e ambienti interattivi.

Gli LWM sono spesso descritti come un passo avanti verso la creazione di sistemi di IA in grado di comprendere e interagire con il mondo fisico, offrendo capacità come il ragionamento spaziale, la comprensione video a lungo termine e la capacità di prevedere le dinamiche in ambienti complessi.

Figura 1: Un esempio di large world model in grado di rispondere a domande nei video di YouTube.¹

Architettura dei large world model

• Inferenza di precondizioni ed effetti: Una caratteristica fondamentale, supportata da ricerche recenti, è la modellazione esplicita di ciò che deve essere vero prima di un'azione (precondizione) e di ciò che cambia dopo (effetto).²
• Corrispondenza semantica degli stati: i LWM utilizzano moduli che allineano le precondizioni e gli effetti inferiti con gli stati attuali del mondo, consentendo la previsione di azioni valide e transizioni di stato.
• Generative models: Generano video, simulano ambienti e prevedono dinamiche in sequenze video estese e ambienti reali.
• Scalabilità: l'addestramento si basa sia su dati reali sia su ambienti di addestramento diversi e illimitati, comprese simulazioni sintetiche.

Tecniche emergenti, come i neural radiance fields (NeRF), il Gaussian splatting e i meccanismi di ring attention, vengono utilizzate per migliorare la capacità di gestire sequenze lunghe e interazioni dinamiche.

In che cosa si differenzia dai world foundation model e da altri world model?

• World foundation model si concentrano sul fornire una spina dorsale generica per ragionare sul mondo. Tuttavia, sono spesso più vicini al paradigma dei LLM, enfatizzando la rappresentazione simbolica e semantica della conoscenza umana.
• World model nell'apprendimento per rinforzo o nella robotica tipicamente modellano ambienti specifici per addestrare agenti autonomi, spesso limitati a strumenti di simulazione o compiti ristretti.
• Large world model: vanno oltre modellando lunghe sequenze di azioni, prevedendo dinamiche e integrando input multimodali. I LWM enfatizzano il ragionamento precondizione-effetto, che consente loro di rispondere a domande come «Questa azione è valida ora?» e «Cosa succede se faccio questo?», capacità spesso assenti in altri model.

In breve, i world foundation model forniscono una base di partenza, mentre gli LWM estendono queste capacità ai sistemi di IA fisica e alle esperienze interattive.

Prospettive dei ricercatori sui large world model

Secondo la ricerca sui large world model, si può dedurre che si tratti di un simulatore interno e generico che utilizza rappresentazioni astratte per prevedere e valutare stati futuri in ambienti aperti.

È distinto sia dai piccoli world model specifici per compiti sia dalle grandi simulazioni puramente interattive. Il suo scopo non è rendere il mondo, ma ragionarci sopra prima di agire.

Ecco alcuni dei punti chiave:

• In primo luogo, la scala da sola non è sufficiente. Ambienti estesi o simulazioni complesse non producono automaticamente large world model, e sistemi più piccoli possono comunque qualificarsi come world model quando catturano l'evoluzione degli ambienti. Ciò che conta è la capacità di generalizzare tra compiti e domini, non la dimensione grezza.
• In secondo luogo, i large world model si basano sull'astrazione. Il dettaglio sensoriale grezzo è spesso troppo fragile per la pianificazione generale, quindi questi model operano su rappresentazioni concettuali compresse che preservano ciò che è rilevante per il ragionamento attraverso i contesti.
• In terzo luogo, i large world model cambiano il ruolo dei language model. Invece di generare azioni o testo, i language model agiscono come simulatori interni che prevedono come il mondo potrebbe rispondere ad azioni ipotetiche, consentendo la deliberazione piuttosto che la reazione.
• Infine, i large world model ridefiniscono la pianificazione. La pianificazione diventa un processo di simulazione di futuri possibili, confronto dei risultati e selezione delle azioni in base alle conseguenze attese, avvicinando il ragionamento dell'IA al processo decisionale umano.

PoE-World

L'articolo PoE-World³affronta i world model come rappresentazioni esplicite delle dinamiche ambientali che supportano la pianificazione e il controllo. L'articolo tratta un world model come qualcosa che prevede come l'ambiente cambia in risposta alle azioni. La sua preoccupazione principale non è la scala, ma la struttura: come rappresentare il mondo in modo da supportare la generalizzazione e il ragionamento a lungo orizzonte.

Invece di affidarsi a un'unica grande rete neurale, gli autori sostengono che i world model dovrebbero essere composizionali. Propongono di costruire il world model a partire da più esperti programmatici più piccoli, ciascuno responsabile di un fattore specifico dell'ambiente, come il movimento degli oggetti o le interazioni. Questi esperti vengono combinati matematicamente per produrre previsioni complessive degli stati futuri.

L'articolo è cauto riguardo ai grandi world model neurali end-to-end. Suggerisce che aumentare la dimensione del model da solo non affronta problemi come l'interpretabilità o il ragionamento sistematico. Secondo loro, la struttura e la modularità contano più del numero di parametri.

Punti chiave

• Definisce un world model come predittore delle osservazioni future date le osservazioni e le azioni passate.
• Enfatizza la struttura composizionale e simbolica piuttosto che le grandi reti neurali.
• Utilizza più piccoli esperti combinati in un unico model predittivo.
• Sostiene che i large world model monolitici hanno difficoltà con il ragionamento a lungo orizzonte e composizionale.
• Si concentra sulla pianificazione e il controllo in ambienti vincolati piuttosto che in contesti aperti.

LatticeWorld

LatticeWorld⁴utilizza il termine world model in un senso diverso. In questo articolo, un world model è principalmente un ambiente virtuale interattivo su larga scala piuttosto che un model predittivo appreso. L'attenzione è rivolta alla costruzione di mondi 3D dettagliati ed esplorabili per l'interazione, la simulazione e la generazione di dati.

L'articolo tratta i world model come ambienti esterni con cui agenti o esseri umani possono interagire. Questi ambienti includono terreno, oggetti, fisica e più agenti, e sono progettati per assomigliare strettamente alle impostazioni del mondo reale per ridurre il divario tra simulazione e realtà. L'enfasi è su realismo e interattività, non sulla previsione interna degli stati futuri.

I large language model svolgono un ruolo di supporto. Vengono utilizzati per tradurre istruzioni testuali e visive in rappresentazioni simboliche che definiscono layout e configurazioni delle scene. Il comportamento reale del mondo, inclusi fisica e interazioni, è gestito da un motore di gioco piuttosto che da un world model appreso.

Punti chiave

• Utilizza il termine «world model» per indicare un ambiente simulato interattivo ad alta fedeltà.
• Si concentra sulla generazione di mondi piuttosto che sull'apprendimento delle dinamiche ambientali.
• Tratta i world model come fonti di dati e interazione piuttosto che come strumenti di ragionamento.
• Utilizza gli LLMs per la generazione di layout e configurazioni delle scene, non per la previsione o la pianificazione.
• Non modella internamente le transizioni di stato o i futuri controfattuali.

SIMURA

SIMURA⁵pone i world model al centro del comportamento intelligente. Definisce un world model come un simulatore interno che un agente usa per immaginare stati futuri prima di agire. L'articolo contrappone esplicitamente questo al ragionamento autoregressivo token per token, che a suo avviso manca di lungimiranza e della capacità di effettuare valutazioni controfattuali.

In questo framework, il world model prevede come l'ambiente risponderà alle azioni candidate. Queste previsioni vengono quindi valutate rispetto agli obiettivi dell'agente, consentendogli di scegliere le azioni in base ai risultati simulati piuttosto che alle risposte immediate. Il world model è quindi il meccanismo che consente la pianificazione.

Ciò che distingue SIMURA è la sua scala e generalità. Il world model è implementato utilizzando large language model e opera in ambienti aperti come il web. Gli stati del mondo sono rappresentati in linguaggio naturale, il che consente astrazione e trasferimento tra compiti senza riaddestrare model separati per ogni ambiente.

Punti chiave

• Definisce un world model come simulatore interno utilizzato per la pianificazione e il processo decisionale.
• Utilizza i world model per valutare futuri controfattuali prima di agire.
• Implementa il world model utilizzando large language model.
• Rappresenta stati e transizioni del mondo in linguaggio naturale piuttosto che in embedding continui.
• Mira ad ambienti generali e aperti piuttosto che a compiti ristretti.

Casi d'uso dei large world model

Sanità

Gli LWM nella sanità possono integrare cartelle cliniche, dati genomici e dati biometrici in tempo reale con input ambientali. Modellando le interazioni tra questi dataset, possono supportare trattamenti personalizzati, prevedere prima i rischi per la salute e guidare le decisioni chirurgiche con analisi in tempo reale.

Pianificazione urbana e smart city

Analizzando i flussi di traffico, il consumo energetico e i dati ambientali, gli LWM possono simulare interventi su scala urbana. Ad esempio, possono prevedere come i nuovi progetti infrastrutturali influiscono su inquinamento, mobilità o domanda di energia, consentendo decisioni informate in ambienti complessi.

Robotica e sistemi autonomi

Per veicoli autonomi e robot, gli LWM forniscono una comprensione più profonda delle proprietà spaziali e delle interazioni con gli oggetti. Supportano l'addestramento in ambienti di addestramento diversi e in condizioni reali, consentendo alle macchine autonome di navigare in modo più sicuro e adattivo.

Istruzione e formazione

Gli LWM possono generare esperienze interattive e mondi virtuali realistici per l'addestramento delle competenze. In settori come l'aviazione o la medicina, gli LWM possono simulare scenari ad alto rischio, consentendo agli studenti di esercitarsi in ambienti virtuali sicuri ma realistici.

Monitoraggio ambientale

Gli LWM elaborano dati satellitari, flussi di sensori e sequenze estese di informazioni ambientali per prevedere le dinamiche climatiche. Ciò consente alle parti interessate di ottimizzare l'uso delle risorse, monitorare gli impatti della deforestazione o simulare scenari di disastri.

Giochi e intrattenimento

Con la capacità di generare video e simulazioni immersive da una singola immagine prompt o descrizione linguistica, gli LWM aprono possibilità per esperienze interattive nel gaming, nell'AR e nella VR. La loro capacità di creare sequenze video di lunghezza milionaria offre un salto di realismo e creatività.

Esempi reali di large world model

Marble: un world model multimodale

Marble⁶è un mondo multimodale model sviluppato da World Labs. È progettato per creare mondi 3D ad alta fedeltà e persistenti che possono essere generati, modificati ed esplorati in modo interattivo utilizzando una varietà di input.

Caratteristiche principali

• Generazione di mondi multimodali: Marble può generare ambienti 3D completi a partire da testo prompt, immagini, video o layout 3D.
• Modifica ed espansione interattive: Una volta creato un ambiente, Marble fornisce strumenti per modificarlo ed espanderlo. Gli utenti possono rifinire gli elementi del mondo, modificare i layout e iterare sui progetti.
• Mondi 3D persistenti: I mondi creati da Marble mantengono la coerenza spaziale e possono essere rivisitati, iterati o composti con altri mondi generati.
• Capacità di esportazione: Marble consente agli utenti di esportare i mondi generati in più formati, tra cui Gaussian splat, mesh e video. Questi output sono utilizzabili in altri strumenti, flussi di lavoro e applicazioni a valle al di là dell'interfaccia Marble stessa.

Guarda il video qui sotto per un esempio di generazione testo-video:

WorldsNQ

Worlds ha introdotto WorldsNQ, una piattaforma large world model progettata per le imprese industriali che necessitano di sistemi di IA per comprendere e ottimizzare le operazioni fisiche.

La piattaforma utilizza i dati di telecamere e sensori IoT per costruire model dinamici di ambienti reali, come magazzini, fabbriche e impianti energetici. WorldsNQ automatizza la creazione dei model e aggiorna continuamente i model man mano che gli ambienti operativi cambiano.

Capacità principali:

• Addestramento automatico dei model: Riduce la necessità di annotazione umana trasformando i dati dei sensori in model di IA utilizzabili.
• Apprendimento continuo: Supporta sistemi a ciclo chiuso che si adattano man mano che gli ambienti fisici e i processi evolvono.
• Compatibilità con l'hardware esistente: Funziona con le telecamere e i sensori attuali di un'organizzazione, riducendo le barriere all'implementazione.
• Accelerazione operativa: Worlds afferma che la piattaforma può ridurre i flussi di lavoro di addestramento e manutenzione da mesi a giorni o persino a un solo giorno.

Applicazioni:

• Monitoraggio dei processi industriali: Aiuta produttori, fornitori di logistica e aziende energetiche a convertire le operazioni fisiche in flussi di dati misurabili.
• Automazione negli ambienti fisici: Consente alle imprese di costruire model di IA in grado di osservare, apprendere e migliorare i flussi di lavoro del mondo reale.
• Gestione del ciclo di vita dei model di IA: Affronta il model drift mantenendo i model allineati ai dati operativi in tempo reale invece di affidarsi a set di addestramento statici.

Niantic Spatial / Large Geospatial Model

Niantic Spatial sta sviluppando un Large Geospatial Model (LGM) per fornire una comprensione spaziale del mondo reale ai sistemi di IA fisica.

L'approccio di Niantic si concentra su dati georeferenziati del mondo reale per aiutare le macchine a capire dove si trovano, cosa stanno osservando e come dovrebbero agire nello spazio fisico.

Capacità principali:

• Ancoraggio geospaziale: Utilizza scansioni 3D del mondo reale, mappe spaziali, dati di posizionamento e altri input georeferenziati per modellare ambienti fisici.
• Localizzazione e orientamento: Aiuta telefoni, robot, droni, occhiali AR e altri dispositivi a determinare posizione e direzione.
• Comprensione spaziale semantica: Supporta l'interpretazione degli ambienti reali, ad esempio identificando oggetti, strutture o dettagli rilevanti per l'ispezione.
• Ruolo complementare ai WFM: Niantic posiziona gli LGM come livello di ancoraggio che può funzionare insieme ai world foundation model e ai large language model.

Applicazioni:

• Robotica e navigazione autonoma: Consente a robot o droni di navigare con maggiore precisione in ambienti urbani o industriali complessi.
• Operazioni sul campo: Consente di allineare commenti di ispezione, ordini di lavoro e documentazione all'ambiente costruito reale.
• Ambienti senza GPS: Fornisce intelligenza spaziale dove il posizionamento GPS convenzionale è inaffidabile o non disponibile.
• AR e spatial computing: Supporta i dispositivi che necessitano di una comprensione condivisa 3D del mondo fisico per offrire esperienze sensibili alla posizione.

Genie 3: un world model fotorealistico in tempo reale per ambienti interattivi

Google DeepMind ha presentato Genie 3⁷come world model generico in grado di generare ambienti interattivi e fotorealistici da prompt testuali.

A differenza dei precedenti generative model che producono scene statiche o brevi clip video, Genie 3 simula mondi che possono essere esplorati e con cui si può interagire in tempo reale, segnando un importante passo avanti nella modellazione ambientale per l'IA incarnata.

Il model è progettato per aiutare i sistemi di IA a imparare come funziona il mondo consentendo loro di sperimentare, agire e osservare le conseguenze delle azioni in ambienti dinamici. Ciò posiziona Genie 3 come capacità fondamentale per addestrare agenti che devono ragionare, pianificare e adattarsi in contesti complessi.

Il video qui sotto mostra come Genie può modellare il mondo fisico e creare output utilizzando prompt di ambiente e personaggio:

Capacità principali

• Simulazione del mondo in tempo reale: Genie 3 genera ambienti che girano a circa 20–24 fotogrammi al secondo, consentendo un'interazione continua piuttosto che sequenze pre-generate.
• Controllabilità interattiva: I mondi generati sono completamente navigabili. Gli esseri umani o gli agenti IA possono muoversi negli ambienti e interagire con essi, con il model che simula come il mondo risponde a quelle azioni.
• Rendering fotorealistico: I mondi sono prodotti a risoluzione 720p con alta fedeltà visiva, catturando texture realistiche, illuminazione e dettagli ambientali.
• Coerenza e memoria del mondo: Genie 3 mantiene la coerenza interna. Quando gli utenti rivisitano luoghi visti in precedenza, il model richiama e ricostruisce i dettagli precedenti invece di generarli di nuovo.
• Plausibilità fisica: Gli ambienti riflettono la struttura e le dinamiche del mondo reale, consentendo al model di simulare paesaggi e ambienti naturali in modo da supportare l'esplorazione intuitiva.

Limitazioni di Genie 3

• Gamma limitata di azioni: Genie 3 attualmente supporta un insieme ristretto di interazioni. Sebbene gli utenti possano navigare negli ambienti e attivare determinati cambiamenti tramite prompt testuali, gli agenti non possono ancora eseguire un insieme ampio o completamente autonomo di azioni nel mondo.
• Dinamiche multiagente di base: Il model è limitato alla simulazione delle interazioni complesse tra più agenti indipendenti. Il coordinamento realistico, la competizione o il comportamento emergente tra diversi agenti rimangono una sfida di ricerca aperta.
• Nessuna precisione reale esatta: Genie 3 non produce ricostruzioni completamente accurate di specifici luoghi del mondo reale. Sebbene gli ambienti appaiano realistici, dovrebbero essere intesi come simulazioni plausibili piuttosto che come gemelli digitali precisi.
• Limitazioni del rendering del testo: Il testo all'interno degli ambienti (come cartelli o etichette scritte) non viene generato in modo affidabile a meno che non sia specificato esplicitamente nel prompt e, anche in tal caso, potrebbe essere imperfetto.

Decart

Il lavoro di Decart sui large world model (LWM) abbraccia sia le esperienze di consumo sia le infrastrutture aziendali.

La sua piattaforma Oasis consente agli utenti di generare ed esplorare mondi virtuali adattivi con video in tempo reale e funzionalità interattive che evolvono in risposta all'input dell'utente. Spesso paragonato a Minecraft, Oasis ha attirato milioni di utenti per le sue esperienze audio-video dinamiche.

Per le aziende, Decart fornisce uno strumento di ottimizzazione GPU che migliora l'efficienza durante l'addestramento e l'inferenza. Questa soluzione accelera lo sviluppo dei model, riduce i costi di implementazione e consente alle aziende di scalare le applicazioni di IA in modo più conveniente.⁸

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Sfide e come mitigarle

Nonostante le loro promesse, gli LWM devono affrontare diverse sfide:

• Complessità dei dati: L'addestramento richiede dataset multimodali enormi che coprono sequenze video, audio, sensoriali e linguistiche. La mitigazione prevede la combinazione della generazione di dati sintetici con il fine-tuning su dati reali.
• Intensità di calcolo: La gestione di sequenze lunghe e la comprensione video richiedono un'ampia potenza di calcolo. Tecniche come la ring attention e lunghezze di sequenza ottimizzate vengono sviluppate per rendere l'addestramento più efficiente.
• Bias e sicurezza: Incorporare conoscenza umana e dati del mondo reale comporta rischi di bias o uso improprio. Un'attenta addestramento dei model, la valutazione su nuovi benchmark e la supervisione etica sono essenziali.
• Privacy: Gli ambienti del mondo reale spesso includono informazioni personali e sensibili. Sono necessari un addestramento che preservi la privacy e quadri di governance chiari.

Prospettive future

I large world model rappresentano un cambio di paradigma nell'intelligenza artificiale. Non sono semplicemente versioni più grandi di model esistenti, ma introducono la capacità di apprendere da ambienti reali, generare video consapevoli della fisica e consentire alle macchine autonome di agire in contesti dinamici.

Man mano che la tecnologia matura, è probabile che gli LWM costituiscano la spina dorsale dei sistemi di IA fisica che collegano esperienze virtuali e reali, supportando sia applicazioni industriali specializzate sia esperienze interattive rivolte ai consumatori.

Cita questa ricerca

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Registro delle modifiche

4 aggiornamenti

20262025

1. 4 giu

   Aggiunti WorldsNQ di Worlds e il Large Geospatial Model di Niantic Spatial alla sezione degli esempi di grandi modelli del mondo.

2. 4 feb

   Rimosso Genie 2 dall'articolo.

3. 2 feb

   Aggiunti Marble e Genie 3 alla sezione Esempi reali di modelli del mondo di grandi dimensioni.

Collegamenti di riferimento

1.

GitHub - LargeWorldModel/LWM: Large World Model -- Modeling Text and Video with Millions Context · GitHub

2.

Making Large Language Models into World Models with Precondition and Effect Knowledge

3.

PoE-World: Compositional World Modeling with Products of Programmatic Experts

4.

LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation

5.

General Agentic Planning Through Simulative Reasoning with World Models

6.

Marble: A Multimodal World Model | World Labs

7.

Genie 3 — Google DeepMind

8.

Decart AI Lab | Real-Time World Models

Decart AI Lab

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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