Büyük Dünya Modelleri: Kullanım Alanları ve Örnekler

Büyük dil modellerindeki ilerlemelere rağmen yapay zeka, metin tabanlı temsillerin kısıtlamaları nedeniyle fiziksel dünyayı anlama ve onunla etkileşim kurma becerisi bakımından hâlâ sınırlıdır.

Büyük dünya modelleri; eylemler hakkında akıl yürütmek, gerçek dünya dinamiklerini modellemek ve çevresel değişiklikleri tahmin etmek için çok modlu verileri entegre ederek bu boşluğu giderir.

Büyük dünya modellerinin ne olduğunu, diğer yaklaşımlardan nasıl farklılaştığını, temel kullanım alanlarını, gerçek dünya örneklerini ve bunları geliştirmenin içerdiği zorlukları keşfedin.

Büyük dünya modeli nedir?

Büyük dünya modeli (LWM), büyük dil modellerinin (LLM'ler) metin tabanlı odağının ötesine geçen gelişmiş bir yapay zeka modelleri sınıfıdır. LLM'ler dil dizilerinden örüntüler öğrenirken, LWM'ler çok modlu verileri mekânsal, zamansal ve fiziksel boyutlarda entegre etmek ve işlemek üzere tasarlanmıştır.

Bu modeller; metni, görüntüleri, sesi, sensör sinyallerini, video dizilerini ve etkileşimli ortamları dahil ederek gerçek dünyayı temsil etmeyi amaçlar.

LWM'ler genellikle fiziksel dünyayı anlayabilen ve onunla etkileşim kurabilen yapay zeka sistemleri oluşturmaya bir adım daha yakın olarak tanımlanır; mekânsal akıl yürütme, uzun süreli video anlama ve karmaşık ortamlardaki dinamikleri tahmin etme yeteneği gibi beceriler sunarlar.

Şekil 1: YouTube videolarındaki soruları yanıtlayabilen bir büyük dünya modeli örneği.¹

Büyük dünya modellerinin mimarisi

• Ön koşul ve etki çıkarımı: Son araştırmalarla desteklenen temel bir özellik, bir eylemden önce neyin doğru olması gerektiğinin (ön koşul) ve sonrasında ne gibi değişikliklerin meydana geldiğinin (etki) açıkça modellenmesidir.²
• Anlamsal durum eşleştirme: LWM'ler, çıkarılan ön koşulları ve etkileri mevcut dünya durumlarıyla hizalayan modüller kullanır; bu da geçerli eylemlerin ve durum geçişlerinin tahmin edilmesini sağlar.
• Üretken modeller: Videolar üretir, ortamları simüle eder ve uzun video dizileri ile gerçek dünya ortamlarındaki dinamikleri tahmin ederler.
• Ölçeklenebilirlik: Eğitim; hem gerçek verilere hem de sentetik simülasyonlar dahil olmak üzere sınırsız ve çeşitli eğitim ortamlarına dayanır.

Sinirsel radyans alanları (NeRF'ler), Gaussian splatting ve ring attention mekanizmaları gibi yeni ortaya çıkan teknikler; uzun dizileri ve dinamik etkileşimleri işleme becerisini geliştirmek için kullanılır.

Dünya temel modellerinden ve diğer dünya modellerinden farkı nedir?

• Dünya temel modelleri, dünya hakkında akıl yürütmek için genel amaçlı bir omurga sağlamaya odaklanır. Yine de genellikle LLM paradigmasına daha yakındır; insan bilgisinin sembolik ve anlamsal temsilini vurgular.
• Pekiştirmeli öğrenme veya robotikteki dünya modelleri, otonom ajanları eğitmek için genellikle belirli ortamları modeller ve çoğunlukla simülasyon araçları ya da dar görevlerle sınırlıdır.
• Büyük dünya modelleri: Uzun eylem dizilerini modelleyerek, dinamikleri tahmin ederek ve çok modlu girdileri entegre ederek bunun ötesine geçer. LWM'ler; genellikle diğer modellerde eksik olan “Bu eylem şimdi geçerli mi?” ve “Bunu yaparsam ne olur?” gibi soruları yanıtlamalarını sağlayan ön koşul-etki akıl yürütmesini vurgular.

Kısacası, dünya temel modelleri bir temel sağlar; LWM'ler ise bu yetenekleri fiziksel yapay zeka sistemlerine ve etkileşimli deneyimlere taşır.

Araştırmacıların büyük dünya modellerine ilişkin bakış açıları

Büyük dünya modelleri üzerine yapılan araştırmalara göre bunun; açık uçlu ortamlardaki gelecekteki durumları tahmin etmek ve değerlendirmek için soyut temsiller kullanan, dahili ve genel amaçlı bir simülatör olduğu çıkarımı yapılabilir.

Küçük, göreve özgü dünya modellerinden ve büyük, tamamen etkileşimli simülasyonlardan ayrışır. Amacı dünyayı görselleştirmek değil, eyleme geçmeden önce onun hakkında akıl yürütmektir.

İşte bazı önemli çıkarımlar:

• İlk olarak, tek başına ölçek yeterli değildir. Büyük ortamlar veya karmaşık simülasyonlar kendiliğinden büyük dünya modelleri üretmez; ortamların nasıl evrildiğini yakalayan daha küçük sistemler de dünya modeli olarak nitelendirilebilir. Önemli olan ham boyut değil, görevler ve alanlar arasında genelleme yapabilme becerisidir.
• İkinci olarak, büyük dünya modelleri soyutlamaya dayanır. Ham duyusal ayrıntı genel planlama için çoğu zaman fazla kırılgandır; bu nedenle bu modeller, bağlamlar arasında akıl yürütmek için ilgili olanı koruyan sıkıştırılmış, kavramsal temsiller üzerinde çalışır.
• Üçüncü olarak, büyük dünya modelleri dil modellerinin rolünü değiştirir. Dil modelleri eylem veya metin üretmek yerine, dünyanın varsayımsal eylemlere nasıl tepki verebileceğini tahmin eden dahili simülatörler olarak işlev görür; bu da tepkiden ziyade müzakereyi mümkün kılar.
• Son olarak, büyük dünya modelleri planlamayı yeniden tanımlar. Planlama; olası gelecekleri simüle etme, sonuçları karşılaştırma ve beklenen sonuçlara göre eylem seçme sürecine dönüşür ve yapay zeka akıl yürütmesini insan karar verme sürecine yaklaştırır.

PoE-World

PoE-World makalesi³dünya modellerini, planlama ve kontrolü destekleyen açık ortam dinamiği modelleri olarak ele alır. Makale, dünya modelini eylemlere yanıt olarak ortamın nasıl değiştiğini tahmin eden bir şey olarak değerlendirir. Temel kaygısı ölçek değil yapıdır: dünyanın genellemeyi ve uzun vadeli akıl yürütmeyi destekleyecek şekilde nasıl temsil edileceği.

Yazarlar, tek bir büyük sinir ağına güvenmek yerine dünya modellerinin bileşimsel olması gerektiğini savunur. Dünya modelinin; her biri nesne hareketi veya etkileşimler gibi ortamın belirli bir faktöründen sorumlu olan birden çok daha küçük, programatik uzmandan oluşturulmasını önerirler. Bu uzmanlar, gelecekteki durumlara ilişkin genel tahminler üretmek için matematiksel olarak birleştirilir.

Makale, büyük ve uçtan uca sinirsel dünya modelleri konusunda temkinlidir. Model boyutunu artırmanın tek başına yorumlanabilirlik veya sistematik akıl yürütme gibi sorunları çözmediğini öne sürer. Onlara göre yapı ve modülerlik parametre sayısından daha önemlidir.

Önemli noktalar

• Bir dünya modelini, geçmiş gözlemler ve eylemler verildiğinde gelecekteki gözlemlerin tahmincisi olarak tanımlar.
• Büyük sinir ağları yerine bileşimsel ve sembolik yapıyı vurgular.
• Tek bir tahmin modelinde birleştirilen birden çok küçük uzman kullanır.
• Monolitik büyük dünya modellerinin uzun vadeli ve bileşimsel akıl yürütmede zorlandığını savunur.
• Açık uçlu ortamlar yerine kısıtlı ortamlarda planlama ve kontrole odaklanır.

LatticeWorld

LatticeWorld⁴dünya modeli terimini farklı bir anlamda kullanır. Bu makalede dünya modeli, öğrenilmiş bir tahmin modelinden ziyade öncelikle büyük ölçekli, etkileşimli bir sanal ortamdır. Odak noktası; etkileşim, simülasyon ve veri üretimi için ayrıntılı ve keşfedilebilir 3D dünyalar oluşturmaktır.

Makale, dünya modellerini ajanların veya insanların etkileşime girebileceği dış ortamlar olarak ele alır. Bu ortamlar arazi, nesneler, fizik ve birden çok ajanı içerir ve simülasyon ile gerçeklik arasındaki boşluğu azaltmak için gerçek dünya koşullarına yakın olacak şekilde tasarlanmıştır. Vurgu, gelecekteki durumları dahili olarak tahmin etmekten ziyade gerçekçilik ve etkileşim üzerinedir.

Büyük dil modelleri destekleyici bir rol oynar. Metin ve görsel talimatları sahne düzenlerini ve yapılandırmalarını tanımlayan sembolik temsillere çevirmek için kullanılırlar. Fizik ve etkileşimler dahil olmak üzere gerçek dünya davranışı, öğrenilmiş bir dünya modeli yerine bir oyun motoru tarafından yönetilir.

Önemli noktalar

• “Dünya modeli” terimini yüksek doğruluklu, etkileşimli bir simüle ortam anlamında kullanır.
• Ortam dinamiklerini öğrenmekten ziyade dünya üretimine odaklanır.
• Dünya modellerini akıl yürütme araçları yerine veri ve etkileşim kaynakları olarak ele alır.
• Sahne düzeni ve yapılandırma üretimi için LLM'ler kullanır; tahmin veya planlama için kullanmaz.
• Durum geçişlerini veya karşı olgusal gelecekleri dahili olarak modellemez.

SIMURA

SIMURA⁵dünya modellerini akıllı davranışın merkezine yerleştirir. Bir dünya modelini, bir ajanın eyleme geçmeden önce gelecekteki durumları hayal etmek için kullandığı dahili bir simülatör olarak tanımlar. Makale bunu, öngörü ve karşı olgusal değerlendirme yapma becerisinden yoksun olduğunu savunduğu token-token otoregresif akıl yürütmeyle açıkça karşılaştırır.

Bu çerçevede dünya modeli, ortamın aday eylemlere nasıl tepki vereceğini tahmin eder. Bu tahminler daha sonra ajanın hedefleriyle karşılaştırılarak değerlendirilir; böylece ajan, anlık tepkiler yerine simüle edilmiş sonuçlara göre eylem seçebilir. Dolayısıyla dünya modeli planlamayı mümkün kılan mekanizmadır.

SIMURA'yı ayırt eden şey ölçeği ve genelliğidir. Dünya modeli, büyük dil modelleri kullanılarak uygulanır ve web gibi açık uçlu ortamlarda çalışır. Dünya durumları doğal dilde temsil edilir; bu da her ortam için ayrı modeller yeniden eğitmeden görevler arasında soyutlama ve aktarım sağlar.

Önemli noktalar

• Bir dünya modelini planlama ve karar verme için kullanılan dahili bir simülatör olarak tanımlar.
• Eyleme geçmeden önce karşı olgusal gelecekleri değerlendirmek için dünya modellerini kullanır.
• Dünya modelini büyük dil modelleri kullanarak uygular.
• Dünya durumlarını ve geçişlerini sürekli embedding'ler yerine doğal dilde temsil eder.
• Dar görevler yerine genel, açık uçlu ortamları hedefler.

Büyük dünya modellerinin kullanım alanları

Sağlık Hizmetleri

LWM'ler sağlık hizmetlerinde hasta kayıtlarını, genomik verileri ve gerçek zamanlı biyometrik verileri çevresel girdilerle entegre edebilir. Bu dataset'ler arasındaki etkileşimleri modelleyerek kişiselleştirilmiş tedavileri destekleyebilir, sağlık risklerini daha erken tahmin edebilir ve gerçek zamanlı analizle cerrahi karar vermeyi yönlendirebilir.

Kentsel planlama ve akıllı şehirler

Trafik akışlarını, enerji tüketimini ve çevresel verileri analiz ederek LWM'ler kent ölçeğindeki müdahaleleri simüle edebilir. Örneğin yeni altyapı projelerinin kirliliği, hareketliliği veya enerji talebini nasıl etkilediğini tahmin ederek karmaşık ortamlarda bilinçli kararlar alınmasını sağlayabilir.

Robotik ve otonom sistemler

Otonom araçlar ve robotlar için LWM'ler, mekânsal özelliklerin ve nesne etkileşimlerinin daha derin bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Çeşitli eğitim ortamlarında ve gerçek dünya koşullarında eğitimi destekleyerek otonom makinelerin daha güvenli ve uyarlanabilir şekilde hareket etmesine olanak tanır.

Eğitim ve öğretim

LWM'ler, beceri eğitimi için etkileşimli deneyimler ve gerçekçi sanal dünyalar üretebilir. Havacılık veya tıp gibi alanlarda LWM'ler yüksek riskli senaryoları simüle ederek öğrencilerin güvenli ancak gerçekçi sanal ortamlarda pratik yapmasını sağlayabilir.

Çevresel izleme

LWM'ler; iklim dinamiklerini tahmin etmek için uydu verilerini, sensör akışlarını ve uzatılmış çevresel bilgi dizilerini işler. Bu da paydaşların kaynak kullanımını optimize etmesine, ormansızlaşmanın etkilerini izlemesine veya afet senaryolarını modellemesine olanak tanır.

Oyun ve eğlence

Tek bir prompt görselinden veya dil tanımından videolar ve sürükleyici simülasyonlar üretme yeteneğiyle LWM'ler; oyun, AR ve VR alanlarında etkileşimli deneyimler için olanaklar sunar. Milyonlarca uzunlukta video dizileri oluşturabilme yetenekleri, gerçekçilik ve yaratıcılıkta bir sıçrama sağlar.

Büyük dünya modellerine ilişkin gerçek hayattan örnekler

Marble: Çok modlu bir dünya modeli

Marble⁶, World Labs tarafından geliştirilen çok modlu bir dünya modelidir. Çeşitli girdiler kullanılarak etkileşimli olarak oluşturulabilen, düzenlenebilen ve keşfedilebilen yüksek doğruluklu, kalıcı 3D dünyalar yaratmak üzere tasarlanmıştır.

Öne çıkan özellikler

• Çok modlu dünya üretimi: Marble; metin prompt'larından, görsellerden, videolardan veya 3D düzenlerden eksiksiz 3D ortamlar üretebilir.
• Etkileşimli düzenleme ve genişletme: Bir ortam oluşturulduğunda Marble, düzenleme ve genişletme için araçlar sağlar. Kullanıcılar dünyanın öğelerini iyileştirebilir, düzenleri değiştirebilir ve tasarımlar üzerinde yineleme yapabilir.
• Kalıcı 3D dünyalar: Marble tarafından oluşturulan dünyalar mekânsal tutarlılığı korur ve tekrar ziyaret edilebilir, üzerinde yineleme yapılabilir veya üretilen diğer dünyalarla birleştirilebilir.
• Dışa aktarma yetenekleri: Marble; kullanıcıların üretilen dünyaları Gaussian splat'ler, mesh'ler ve video dahil olmak üzere birden çok biçimde dışa aktarmasını sağlar. Bu çıktılar, Marble arayüzünün ötesindeki diğer araçlarda, iş akışlarında ve alt uygulamalarda kullanılabilir.

Metinden videoya üretim örneği için aşağıdaki videoya bakın:

WorldsNQ

Worlds; fiziksel operasyonları anlaması ve optimize etmesi gereken endüstriyel kuruluşlar için tasarlanmış büyük bir dünya modeli platformu olan WorldsNQ'yu tanıttı.

Platform; depo, fabrika ve enerji tesisleri gibi gerçek dünya ortamlarının dinamik modellerini oluşturmak için kameralardan ve IoT sensörlerinden gelen verileri kullanır. WorldsNQ, model oluşturmayı otomatikleştirir ve faaliyet ortamları değiştikçe modelleri sürekli günceller.

Temel yetenekler:

• Otomatik model eğitimi: Sensör verilerini kullanılabilir yapay zeka modellerine dönüştürerek insan etiketleme ihtiyacını azaltır.
• Sürekli öğrenme: Fiziksel ortamlar ve süreçler geliştikçe uyum sağlayan kapalı döngü sistemlerini destekler.
• Mevcut donanım uyumluluğu: Bir kuruluşun mevcut kameraları ve sensörleriyle çalışarak devreye alma engellerini azaltır.
• Operasyonel hızlanma: Worlds, platformun eğitim ve bakım iş akışlarını aylardan günlere, hatta tek bir güne indirebildiğini iddia eder.

Uygulamalar:

• Endüstriyel süreç izleme: Üreticilerin, lojistik sağlayıcılarının ve enerji şirketlerinin fiziksel operasyonları ölçülebilir veri akışlarına dönüştürmesine yardımcı olur.
• Fiziksel ortamlarda otomasyon: Kuruluşların; gerçek dünya iş akışlarını gözlemleyebilen, bunlardan öğrenebilen ve iyileştirebilen yapay zeka modelleri oluşturmasını sağlar.
• Yapay zeka modeli yaşam döngüsü yönetimi: Statik eğitim setlerine güvenmek yerine modelleri canlı operasyonel verilerle uyumlu tutarak model sapmasını ele alır.

Niantic Spatial / Büyük Jeouzamsal Model

Niantic Spatial; fiziksel yapay zeka sistemleri için gerçek dünya mekânsal anlayışı sağlamak amacıyla bir Büyük Jeouzamsal Model (LGM) geliştiriyor.

Niantic'in yaklaşımı; makinelerin nerede olduklarını, neye baktıklarını ve fiziksel alanda nasıl davranmaları gerektiğini anlamalarına yardımcı olmak için coğrafi referanslı, gerçek dünya verilerine odaklanır.

Temel yetenekler:

• Jeo-uzamsal temellendirme: Fiziksel ortamları modellemek için gerçek dünya 3D taramalarını, mekânsal haritaları, konumlandırma verilerini ve diğer coğrafi referanslı girdileri kullanır.
• Konumlandırma ve yönlendirme: Telefonların, robotların, drone'ların, AR gözlüklerinin ve diğer cihazların konumlarını ve yönlerini belirlemesine yardımcı olur.
• Anlamsal mekânsal anlayış: Nesneler, yapılar veya denetimle ilgili ayrıntıların belirlenmesi gibi gerçek dünya ortamlarının yorumlanmasını destekler.
• WFM'lere tamamlayıcı rol: Niantic, LGM'leri dünya temel modelleri ve büyük dil modelleriyle birlikte çalışabilen bir temellendirme katmanı olarak konumlandırır.

Uygulamalar:

• Robotik ve otonom navigasyon: Robotların veya drone'ların karmaşık kentsel veya endüstriyel ortamlarda daha doğru şekilde gezinmesini sağlar.
• Saha operasyonları: Denetim yorumlarının, iş emirlerinin ve dokümantasyonun gerçek yapılı ortamla hizalanmasını sağlar.
• GPS'in kullanılamadığı ortamlar: Geleneksel GPS konumlandırmasının güvenilmez veya kullanılamaz olduğu yerlerde mekânsal zeka sağlar.
• AR ve mekânsal bilişim: Konuma duyarlı deneyimler sunmak için fiziksel dünyanın ortak bir 3D anlayışına ihtiyaç duyan cihazları destekler.

Genie 3: Etkileşimli ortamlar için gerçek zamanlı, fotogerçekçi bir dünya modeli

Google DeepMind, metin prompt'larından etkileşimli ve fotogerçekçi ortamlar üretebilen genel amaçlı bir dünya modeli olarak Genie 3'ü⁷ tanıttı.

Statik sahneler veya kısa video klipler üreten önceki üretken modellerin aksine Genie 3; gerçek zamanlı olarak keşfedilebilen ve etkileşime girilebilen dünyaları simüle eder ve bu da somut yapay zeka için ortam modellemede önemli bir ilerlemeye işaret eder.

Model; yapay zeka sistemlerinin dinamik ortamlarda deneyimleme, eylemde bulunma ve eylemlerin sonuçlarını gözlemleme yoluyla dünyanın nasıl işlediğini öğrenmesine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Bu, Genie 3'ü karmaşık ortamlarda akıl yürütmesi, plan yapması ve uyum sağlaması gereken ajanları eğitmek için temel bir yetenek haline getirir.

Aşağıdaki video, Genie'nin fiziksel dünyayı nasıl modelleyebildiğini ve ortam ile karakter prompt'larını kullanarak nasıl çıktılar oluşturduğunu gösterir:

Temel yetenekler

• Gerçek zamanlı dünya simülasyonu: Genie 3; önceden üretilmiş diziler yerine sürekli etkileşime olanak tanıyan, saniyede yaklaşık 20–24 kare hızında çalışan ortamlar üretir.
• Etkileşimli kontrol edilebilirlik: Üretilen dünyalar tamamen gezilebilir. İnsanlar veya yapay zeka ajanları ortamlarda hareket edebilir ve onlarla etkileşime girebilir; model, dünyanın bu eylemlere nasıl tepki verdiğini simüle eder.
• Fotogerçekçi görüntü oluşturma: Dünyalar, gerçekçi dokuları, aydınlatmayı ve çevresel ayrıntıları yakalayan yüksek görsel doğrulukla 720p çözünürlükte üretilir.
• Dünya tutarlılığı ve bellek: Genie 3 iç tutarlılığı korur. Kullanıcılar daha önce görülen konumları tekrar ziyaret ettiğinde model, önceki ayrıntıları yeniden üretmek yerine hatırlar ve yeniden oluşturur.
• Fiziksel makullük: Ortamlar gerçek dünya yapısını ve dinamiklerini yansıtır; böylece model, sezgisel keşfi destekleyecek şekilde manzaraları ve doğal ortamları simüle edebilir.

Genie 3'ün sınırlamaları

• Sınırlı eylem aralığı: Genie 3 şu anda kısıtlı bir etkileşim kümesini destekler. Kullanıcılar ortamlarda gezinebilir ve metin prompt'larıyla belirli değişiklikleri tetikleyebilirken ajanlar dünya içinde henüz geniş veya tamamen otonom bir eylem kümesi gerçekleştiremez.
• Temel çoklu ajan dinamikleri: Model, birden çok bağımsız ajan arasındaki karmaşık etkileşimleri simüle etme konusunda sınırlıdır. Birkaç ajan arasında gerçekçi koordinasyon, rekabet veya beliren davranışlar açık bir araştırma zorluğu olmaya devam eder.
• Kesin gerçek dünya doğruluğu yok: Genie 3, belirli gerçek dünya konumlarının tamamen doğru yeniden yapılandırmalarını üretmez. Ortamlar gerçekçi görünse de hassas dijital ikizler yerine makul simülasyonlar olarak anlaşılmalıdır.
• Metin oluşturma sınırlamaları: Ortamlardaki metinler (tabelalar veya yazılı etiketler gibi) prompt'ta açıkça belirtilmediği sürece güvenilir şekilde üretilmez; belirtilse bile kusurlu olabilir.

Decart

Decart'ın büyük dünya modelleri (LWM'ler) üzerine çalışmaları hem tüketici deneyimlerini hem de kurumsal altyapıyı kapsar.

Şirketin Oasis platformu; kullanıcıların, girdiye yanıt olarak evrilen gerçek zamanlı video ve etkileşimli özelliklerle uyarlanabilir sanal dünyalar üretmesini ve keşfetmesini sağlar. Minecraft ile sıkça karşılaştırılan Oasis, dinamik görsel-işitsel deneyimleriyle milyonlarca kullanıcıyı kendine çekmiştir.

Kuruluşlar için Decart; eğitim ve inference sırasında verimliliği artıran bir GPU optimizasyon aracı sunar. Bu çözüm; model geliştirmeyi hızlandırır, dağıtım maliyetlerini azaltır ve şirketlerin yapay zeka uygulamalarını daha uygun maliyetle ölçeklendirmesini sağlar.⁸

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Zorluklar ve bunların üstesinden gelme yolları

Vaatlerine rağmen LWM'ler çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır:

• Veri karmaşıklığı: Eğitim; video, ses, sensör ve dil dizilerini kapsayan çok büyük, çok modlu dataset'ler gerektirir. Azaltma, sentetik veri üretimini gerçek dünya verileriyle fine-tuning yaparak birleştirmeyi içerir.
• Hesaplama yoğunluğu: Uzun dizileri ve video anlamayı işlemek kapsamlı hesaplama gücü gerektirir. Ring attention ve optimize edilmiş dizi uzunlukları gibi teknikler, eğitimi daha verimli hale getirmek için geliştirilmektedir.
• Önyargı ve güvenlik: İnsan bilgisini ve gerçek dünya verilerini dahil etmek önyargı veya kötüye kullanım risklerini artırır. Dikkatli model eğitimi, yeni benchmark'larda değerlendirme ve etik gözetim esastır.
• Gizlilik: Gerçek dünya ortamları genellikle kişisel ve hassas bilgiler içerir. Gizliliği koruyan eğitim ve net yönetişim çerçeveleri gereklidir.

Gelecek görünümü

Büyük dünya modelleri yapay zekada bir paradigma değişimini temsil eder. Bunlar mevcut modellerin yalnızca daha büyük sürümleri değildir; gerçek dünya ortamlarından öğrenme, fizik farkındalıklı videolar üretme ve otonom makinelerin dinamik ortamlarda eylemde bulunmasını sağlama kapasitesini getirir.

Teknoloji olgunlaştıkça LWM'lerin; sanal ve gerçek dünya deneyimleri arasında köprü kuran, hem uzmanlaşmış endüstriyel uygulamaları hem de tüketiciye yönelik etkileşimli deneyimleri destekleyen fiziksel yapay zeka sistemlerinin omurgasını oluşturması muhtemeldir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{Büyük Dünya Modelleri: Kullanım Alanları ve Örnekler}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-world-models}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 4 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

4 güncelleme

20262025

1. 4 Haz

   Büyük dünya modeli örnekleri bölümüne Worlds'ün WorldsNQ'su ve Niantic Spatial'ın Büyük Coğrafi Konum Modeli eklendi.

2. 4 Şub

   Makaleden Genie 2 kaldırıldı.

3. 2 Şub

   Gerçek dünya büyük dünya modelleri örnekleri bölümüne Marble ve Genie 3 eklendi.

Referans Linkleri

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

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder