Modelos de Mundo Grandes: Casos de Uso & Exemplos

Apesar dos avanços nos modelos de linguagem grandes, a inteligência artificial permanece limitada em sua capacidade de entender e interagir com o mundo físico devido às restrições das representações baseadas em texto.

Os modelos de mundo grandes preenchem essa lacuna integrando dados multimodais para raciocinar sobre ações, modelar dinâmicas do mundo real e prever mudanças ambientais.

Descubra o que são modelos de mundo grandes, como diferem de outras abordagens, seus principais casos de uso, exemplos do mundo real e os desafios envolvidos em sua construção.

O que é um modelo de mundo grande?

Um modelo de mundo grande (LWM) é uma classe avançada de modelos de inteligência artificial que vai além do foco baseado em texto dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Enquanto LLMs aprendem padrões a partir de sequências de linguagem, os LWMs são projetados para integrar e processar dados multimodais através de dimensões espaciais, temporais e físicas.

Esses modelos visam representar o mundo real incorporando texto, imagens, áudio, sinais de sensores, sequências de vídeo e ambientes interativos.

Os LWMs são frequentemente descritos como um passo mais próximo da construção de sistemas de IA que podem entender e interagir com o mundo físico, oferecendo capacidades como raciocínio espacial, compreensão de vídeo de longo prazo e a capacidade de prever dinâmicas em ambientes complexos.

Figura 1: Um exemplo de um modelo de mundo grande que pode responder perguntas em vídeos do YouTube.¹

Arquitetura de modelos de mundo grandes

• Inferência de pré-condição e efeito: Uma característica central, informada por pesquisas recentes, é a modelagem explícita do que deve ser verdade antes de uma ação (pré-condição) e quais mudanças ocorrem após (efeito).²
• Correspondência de estado semântico: Os LWMs utilizam módulos que alinham pré-condições e efeitos inferidos com estados mundiais atuais, permitindo a previsão de ações válidas e transições de estado.
• Modelos generativos: Eles geram vídeos, simulam ambientes e preveem dinâmicas em sequências de vídeo estendidas e ambientes do mundo real.
• Escalabilidade: O treinamento depende de dados reais e ambientes de treinamento diversos e ilimitados, incluindo simulações sintéticas.

Técnicas emergentes, como campos neurais de radiância (NeRFs), splatting gaussiano e mecanismos de atenção em anel, são utilizadas para aprimorar a capacidade de lidar com sequências longas e interações dinâmicas.

Como é diferente de modelos de fundação de mundo e outros modelos de mundo?

• Modelos de fundação de mundo focam em fornecer uma espinha dorsal de propósito geral para raciocinar sobre o mundo. Ainda assim, eles são frequentemente mais próximos do paradigma LLM, enfatizando a representação simbólica e semântica do conhecimento humano.
• Modelos de mundo em aprendizado por reforço ou robótica geralmente modelam ambientes específicos para treinar agentes autônomos, frequentemente restritos a ferramentas de simulação ou tarefas estreitas.
• Modelos de mundo grandes: Estendem-se além ao modelar longas sequências de ações, prever dinâmicas e integrar entradas multimodais. Os LWMs enfatizam o raciocínio de pré-condição-efeito, o que lhes permite responder perguntas como "Esta ação é válida agora?" e "O que acontece se eu fizer isso?", capacidades frequentemente ausentes em outros modelos.

Em resumo, os modelos de fundação de mundo fornecem uma linha de base, enquanto os LWMs estendem essas capacidades para sistemas de IA física e experiências interativas.

Perspectivas de pesquisadores sobre modelos de mundo grandes

De acordo com pesquisas sobre modelos de mundo grandes, pode-se inferir que eles são simuladores internos de propósito geral que usam representações abstratas para prever e avaliar estados futuros em ambientes abertos.

É distinto tanto de modelos de mundo pequenos e específicos de tarefas quanto de grandes simulações puramente interativas. Seu propósito não é renderizar o mundo, mas raciocinar sobre ele antes de agir.

Aqui estão algumas das principais conclusões:

• Primeiro, escala sozinha não é suficiente. Ambientes grandes ou simulações complexas não produzem automaticamente modelos de mundo grandes, e sistemas menores ainda podem se qualificar como modelos de mundo quando capturam como os ambientes evoluem. O que importa é a capacidade de generalizar entre tarefas e domínios, não o tamanho bruto.
• Segundo, modelos de mundo grandes dependem de abstração. O detalhe sensorial bruto é frequentemente frágil demais para planejamento geral, então esses modelos operam em representações comprimidas e conceituais que preservam o que é relevante para o raciocínio em contextos.
• Terceiro, modelos de mundo grandes mudam o papel dos modelos de linguagem. Em vez de gerar apenas ações ou texto, os modelos de linguagem atuam como simuladores internos que preveem como o mundo pode responder a ações hipotéticas, permitindo deliberação em vez de reação.
• Finalmente, modelos de mundo grandes redefinem o planejamento. O planejamento torna-se um processo de simular futuros possíveis, comparar resultados e selecionar ações com base em consequências esperadas, aproximando o raciocínio da IA da tomada de decisão humana.

PoE-World

O artigo PoE-World³ aborda modelos de mundo como modelos explícitos de dinâmicas ambientais que suportam planejamento e controle. O artigo trata um modelo de mundo como algo que prevê como o ambiente muda em resposta a ações. Sua preocupação central não é a escala, mas a estrutura: como representar o mundo de uma maneira que suporte generalização e raciocínio de longo horizonte.

Em vez de depender de uma única rede neural grande, os autores argumentam que os modelos de mundo devem ser composicionais. Eles propõem construir o modelo de mundo a partir de múltiplos especialistas menores e programáticos, cada um responsável por um fator específico do ambiente, como movimento de objetos ou interações. Esses especialistas são combinados matematicamente para produzir previsões gerais de estados futuros.

O artigo é cauteloso sobre grandes modelos neurais de mundo de ponta a ponta. Ele sugere que aumentar o tamanho do modelo sozinho não aborda questões como interpretabilidade ou raciocínio sistemático. Na visão deles, estrutura e modularidade importam mais do que o número de parâmetros.

Pontos-chave

• Define um modelo de mundo como um preditor de observações futuras dadas observações e ações passadas.
• Enfatiza estrutura composicional e simbólica em vez de grandes redes neurais.
• Usa múltiplos pequenos especialistas combinados em um único modelo preditivo.
• Argumenta que modelos de mundo grandes monolíticos lutam com raciocínio de longo horizonte e composicional.
• Foca em planejamento e controle em ambientes restritos em vez de configurações abertas.

LatticeWorld

LatticeWorld⁴ usa o termo modelo de mundo em um sentido diferente. Neste artigo, um modelo de mundo é principalmente um ambiente virtual interativo em grande escala em vez de um modelo preditivo aprendido. O foco está em construir mundos 3D detalhados e exploráveis para interação, simulação e geração de dados.

O artigo trata modelos de mundo como ambientes externos com os quais agentes ou humanos podem interagir. Esses ambientes incluem terreno, objetos, física e múltiplos agentes, e são projetados para se assemelhar de perto a configurações do mundo real para reduzir a lacuna entre simulação e realidade. A ênfase está no realismo e interatividade, não em prever estados futuros internamente.

Modelos de linguagem grandes desempenham um papel de apoio. Eles são usados para traduzir texto e instruções visuais em representações simbólicas que definem layouts e configurações de cena. O comportamento real do mundo, incluindo física e interações, é tratado por um motor de jogo em vez de por um modelo de mundo aprendido.

Pontos-chave

• Usa o termo "modelo de mundo" para significar um ambiente simulado interativo de alta fidelidade.
• Foca na geração de mundo em vez de aprender dinâmicas ambientais.
• Trata modelos de mundo como fontes de dados e interação em vez de ferramentas de raciocínio.
• Usa LLMs para geração de layout e configuração de cena, não para previsão ou planejamento.
• Não modela transições de estado ou futuros contrafactuais internamente.

SIMURA

SIMURA⁵ coloca modelos de mundo no centro do comportamento inteligente. Ele define um modelo de mundo como um simulador interno que um agente usa para imaginar estados futuros antes de agir. O artigo contrasta explicitamente isso com o raciocínio autorregressivo token por token, que ele argumenta carece de previsão e da capacidade de realizar avaliação contrafactual.

Nesta estrutura, o modelo de mundo prevê como o ambiente responderá a ações candidatas. Essas previsões são então avaliadas em relação aos objetivos do agente, permitindo que ele escolha ações com base em resultados simulados em vez de respostas imediatas. O modelo de mundo é, portanto, o mecanismo que permite o planejamento.

O que distingue o SIMURA é sua escala e generalidade. O modelo de mundo é implementado usando modelos de linguagem grandes e opera em ambientes abertos como a web. Estados mundiais são representados em linguagem natural, o que permite abstração e transferência entre tarefas sem re-treinar modelos separados para cada ambiente.

Pontos-chave

• Define um modelo de mundo como um simulador interno usado para planejamento e tomada de decisão.
• Usa modelos de mundo para avaliar futuros contrafactuais antes de agir.
• Implementa o modelo de mundo usando modelos de linguagem grandes.
• Representa estados e transições mundiais em linguagem natural em vez de embeddings contínuos.
• Alvo ambientes gerais e abertos em vez de tarefas estreitas.

Casos de uso de modelos de mundo grandes

Saúde

Os LWMs em saúde podem integrar registros de pacientes, dados genômicos e biometria em tempo real com entradas ambientais. Ao modelar interações entre esses conjuntos de dados, eles podem apoiar tratamentos personalizados, prever riscos de saúde mais cedo e guiar a tomada de decisão cirúrgica com análise em tempo real.

Planejamento urbano e cidades inteligentes

Ao analisar fluxos de tráfego, consumo de energia e dados ambientais, os LWMs podem simular intervenções em escala de cidade. Por exemplo, eles podem prever como novos projetos de infraestrutura impactam a poluição, mobilidade ou demanda de energia, permitindo decisões informadas em ambientes complexos.

Robótica e sistemas autônomos

Para veículos autônomos e robôs, os LWMs fornecem uma compreensão mais profunda das propriedades espaciais e interações de objetos. Eles suportam treinamento em diversos ambientes de treinamento e condições do mundo real, permitindo que máquinas autônomas naveguem de forma mais segura e adaptativa.

Educação e treinamento

Os LWMs podem gerar experiências interativas e mundos virtuais realistas para treinamento de habilidades. Em campos como aviação ou medicina, os LWMs podem simular cenários de alto risco, permitindo que aprendizes pratiquem em ambientes virtuais seguros, mas realistas.

Monitoramento ambiental

Os LWMs processam dados de satélite, feeds de sensores e sequências estendidas de informações ambientais para prever dinâmicas climáticas. Isso permite que as partes interessadas otimizem a utilização de recursos, rastreiem os impactos do desmatamento ou modelem cenários de desastres.

Jogos e entretenimento

Com a capacidade de gerar vídeos e simulações imersivas a partir de uma única imagem de prompt ou descrição em linguagem, os LWMs abrem possibilidades para experiências interativas em jogos, AR e VR. Sua capacidade de criar sequências de vídeo de milhões de comprimento oferece um salto em realismo e criatividade.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Exemplos da vida real de modelos de mundo grandes

Marble: Um modelo de mundo multimodal

Marble⁶ é um modelo de mundo multimodal desenvolvido pela World Labs. Ele é projetado para criar mundos 3D de alta fidelidade e persistentes que podem ser gerados, editados e explorados interativamente usando uma variedade de entradas.

Principais recursos

• Geração de mundo multimodal: Marble pode gerar ambientes 3D completos a partir de prompts de texto, imagens, vídeos ou layouts 3D.
• Edição e expansão interativas: Uma vez que um ambiente é criado, Marble fornece ferramentas para editar e expandi-lo. Os usuários podem refinar elementos do mundo, modificar layouts e iterar em designs.
• Mundos 3D persistentes: Os mundos criados pelo Marble mantêm consistência espacial e podem ser revisitados, iterados ou compostos com outros mundos gerados.
• Capacidades de exportação: O Marble permite que os usuários exportem mundos gerados em vários formatos, incluindo splats gaussianos, malhas e vídeo. Essas saídas são utilizáveis em outras ferramentas, fluxos de trabalho e aplicações a jusante além da própria interface do Marble.

Veja o vídeo abaixo para um exemplo de geração de texto para vídeo:

Genie 3: Um modelo de mundo fotorealista em tempo real para ambientes interativos

Google DeepMind apresentou o Genie 3⁷ como um modelo de mundo de propósito geral capaz de gerar ambientes interativos e fotorealistas a partir de prompts de texto.

Diferente de modelos generativos anteriores que produzem cenas estáticas ou clipes de vídeo curtos, o Genie 3 simula mundos que podem ser explorados e interagidos em tempo real, marcando um grande passo à frente na modelagem de ambientes para IA incorporada.

O modelo é projetado para ajudar sistemas de IA a aprender como o mundo funciona permitindo que eles experimentem, atuem dentro e observem as consequências de ações em ambientes dinâmicos. Isso posiciona o Genie 3 como uma capacidade fundamental para treinar agentes que devem raciocinar, planejar e se adaptar em configurações complexas.

O vídeo abaixo mostra como o Genie pode modelar o mundo físico e criar saídas usando prompts de ambiente e personagem:

Principais capacidades

• Simulação de mundo em tempo real: O Genie 3 gera ambientes que rodam a aproximadamente 20–24 quadros por segundo, permitindo interação contínua em vez de sequências pré-geradas.
• Controllabilidade interativa: Os mundos gerados são totalmente navegáveis. Humanos ou agentes de IA podem se mover através de ambientes e interagir com eles, com o modelo simulando como o mundo responde a essas ações.
• Renderização fotorealista: Mundos são produzidos em resolução 720p com alta fidelidade visual, capturando texturas realistas, iluminação e detalhes ambientais.
• Consistência e memória do mundo: O Genie 3 mantém consistência interna ao longo do tempo. Quando os usuários revisitam locais vistos anteriormente, o modelo recorda e reconstrói detalhes anteriores em vez de gerá-los novamente.
• Plausibilidade física: Os ambientes refletem estrutura e dinâmicas do mundo real, permitindo que o modelo simule paisagens e configurações naturais de uma maneira que suporte exploração intuitiva.

Limitações do Genie 3

• Leque limitado de ações: O Genie 3 atualmente suporta um conjunto restrito de interações. Embora os usuários possam navegar em ambientes e acionar certas mudanças via prompts de texto, agentes ainda não podem realizar um conjunto amplo ou totalmente autônomo de ações dentro do mundo.
• Dinâmicas básicas multi-agente: O modelo é limitado a simular interações complexas entre múltiplos agentes independentes. Coordenação realista, competição ou comportamento emergente entre vários agentes permanece um desafio de pesquisa em aberto.
• Sem precisão do mundo real precisa: O Genie 3 não produz reconstruções totalmente precisas de locais específicos do mundo real. Embora os ambientes pareçam realistas, eles devem ser entendidos como simulações plausíveis em vez de gêmeos digitais precisos.
• Limitações de renderização de texto: Texto dentro de ambientes (como placas ou rótulos escritos) não é gerado de forma confiável a menos que especificado explicitamente no prompt, e mesmo assim, pode ser imperfeito.

Decart

O trabalho da Decart em modelos de mundo grandes (LWMs) abrange tanto experiências de consumidor quanto infraestrutura empresarial.

Sua plataforma Oasis permite que os usuários gerem e explorem mundos virtuais adaptativos com vídeo em tempo real e recursos interativos que evoluem em resposta à entrada do usuário. Frequentemente comparado ao Minecraft, o Oasis atraiu milhões de usuários por suas experiências audiovisuais dinâmicas.

Para empresas, a Decart fornece uma ferramenta de otimização de GPU que melhora a eficiência durante o treinamento e inferência. Esta solução acelera o desenvolvimento de modelos, reduz custos de implantação e permite que as empresas escalem aplicações de IA de forma mais acessível.⁸

Desafios e como mitigá-los

Apesar de suas promessas, os LWMs enfrentam vários desafios:

• Complexidade de dados: O treinamento requer conjuntos de dados massivos e multimodais que cubram vídeo, áudio, sensor e sequências de linguagem. A mitigação envolve combinar geração de dados sintéticos com ajuste fino em dados do mundo real.
• Intensidade computacional: Lidar com sequências longas e compreensão de vídeo exige poder computacional extenso. Técnicas como atenção em anel e comprimentos de sequência otimizados estão sendo desenvolvidas para tornar o treinamento mais eficiente.
• Vieses e segurança: Incorporar conhecimento humano e dados do mundo real levanta riscos de viés ou mau uso. Treinamento cuidadoso do modelo, avaliação em novos benchmarks e supervisão ética são essenciais.
• Privacidade: Ambientes do mundo real frequentemente incluem informações pessoais e sensíveis. Treinamento que preserva a privacidade e estruturas de governança claras são necessárias.

Perspectivas futuras

Modelos de mundo grandes representam uma mudança de paradigma na inteligência artificial. Eles não são apenas versões maiores de modelos existentes, mas introduzem a capacidade de aprender com ambientes do mundo real, gerar vídeos conscientes da física e permitir que máquinas autônomas atuem em configurações dinâmicas.

À medida que a tecnologia amadurece, os LWMs provavelmente formarão a espinha dorsal de sistemas de IA física que conectam experiências virtuais e do mundo real, apoiando tanto aplicações industriais especializadas quanto experiências interativas voltadas para o consumidor.

Cite esta pesquisa

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@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{Modelos de Mundo Grandes: Casos de Uso & Exemplos}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-world-models}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 4 Junho 2026}
}

Links de referência

1.

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

2.

https://arxiv.org/pdf/2409.12278

3.

https://arxiv.org/pdf/2505.10819

4.

https://arxiv.org/pdf/2509.05263

5.

https://arxiv.org/pdf/2507.23773

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 do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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