Soo. I think that the #worldModel #ontology stuff is about as close as the world is going to get to saying #lambdaMOO #programming people
are and have always been completely right about the #future, #technology, reality and #vr and living in, reasoning about, building and extending this reality.
@me @nosrednayduj @spidercat @pizzapal @mdhughes @schroeder @kentpitman at at at.
If you will forgive the example, Lecun quitting Facebook to work on World Models instead is where we are.
田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative (@taziku_co)
대부분의 월드 모델이 ‘행동→다음 프레임’ 수준의 예측에 그치는 반면, Moonlake는 시각 정보뿐 아니라 물리·기하·인과 관계를 내부 상태로 유지하고, 각 행동마다 세계의 내부 구조를 갱신해 영상 진화가 아니라 '작은 우주'에 가까운 내적 시뮬레이션을 수행한다는 설명입니다.
Moonlake (@moonlake)
Moonlake의 월드모델 발표: 기존 월드모델들이 제한된 행동 공간을 가진 것과 달리, Moonlake는 물리, 외관, 기하, 인과 효과를 포함한 멀티모달 상태를 유지하고 다양한 행동 하에서 그 상태의 변화를 예측합니다. 더 풍부한 시뮬레이션과 상호작용 가능한 환경 모델링을 목표로 한 연구·기술 발표입니다.
Introducing a world built by the Moonlake's world model. 🏙️ Most world models only allow for a limited action space. Moonlake maintains multimodal states across physics, appearance, geometry, and casual effects and predict how they evolve under different actions. 👇
siddharth ahuja (@sidahuj)
세계(world) 모델에 대한 접근을 설명하며 좋은 world model에는 1) 3D 세계의 제어와 영속성, 2) 비디오 모델의 창의성과 충실성이 필요하다고 강조했습니다. 이를 바탕으로 3D·비디오 기반의 'world and game generator' 프리뷰를 공개한다고 알리며 관련 생성형 게임/세계 생성 기술의 발전을 예고합니다.
One of the more in-depth talk about LLM's problem and world model (JEPA architecture by Yann LeCun
Lukas Ziegler (@lukas_m_ziegler)
NVIDIA Robotics, UC Berkeley, HKUST, UT Austin 공동 연구진이 44,000시간의 인간 비디오 데이터로 훈련된 로봇용 기초 세계 모델 'DreamDojo'를 공개했다. 이는 현재까지 가장 큰 규모의 비디오 학습 데이터셋 기반 세계 모델로, 로봇의 시각적·물리적 이해 능력을 획기적으로 향상시킬 잠재력을 지닌다.
World model trained on 44,000 hours of human videos! 🌍 @NVIDIARobotics, UC Berkeley, HKUST, and UT Austin just released DreamDojo, a foundation world model for robots trained on the largest video dataset to date for world model pretraining. The closer it gets to GTC, the more
The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub)
World Labs가 Fei-Fei Li가 설립한 공간 지능 기업으로서 개발한 Marble은 생성형 AI 플랫폼이자 멀티모달 세계 모델입니다. 사용자는 텍스트 프롬프트나 단일 입력만으로도 고품질의 지속 가능하고 탐색 가능한 3D 세계를 생성할 수 있습니다. 이는 생성형 AI가 현실적 3D 환경을 자동으로 구성할 수 있는 차세대 멀티모달 모델 사례로 주목받고 있습니다.
Marble is a generative AI platform and multimodal world model developed by World Labs, the spatial intelligence company founded by AI pioneer Fei-Fei Li. It allows users to create high-fidelity, persistent, navigable 3D worlds from simple inputs like: - Text prompts - Single or
fly51fly (@fly51fly)
2026년 논문 'RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model'가 arXiv에 공개되었습니다. 저자 J Yang, K Lin, J Li, W Zhang 등(소속 The Chinese University of Hong Kong 및 Kinetix AI)이 참여했으며, 조합적 월드 모델을 활용한 자기개선형 로봇 정책(RISE)을 제안하는 연구입니다. (arXiv 링크 포함)
A #WorldModel is a computational framework that builds an internal representation of an environment to predict its future states and dynamics.
Unlike standard #AI that may simply map inputs to outputs, a world model allows an agent to "imagine" or simulate "what-if" scenarios, enabling it to plan actions before executing them in the real world.
https://knowledgezone.co.in/posts/World-Models-698d5bedac95a59c31332a22
[로보틱스에서 빠진 퍼즐 조각: 세계 모델(World Model)
로보틱스 분야에서 World Model의 중요성과 LeJEPA 기술의 발전이 강조되며, 물리적 세계에서의 AI 적용의 어려움과 해결 방안을 논의하고 있습니다. World Model은 물리 법칙을 직접 프로그래밍하는 대신 실제 경험에서 학습해 미래 상태를 예측하는 방식으로 작동하며, LeJEPA는 표현 붕괴 문제를 해결하는 수학적 정규화 기법을 제시합니다.
screwlisp
sayzard
樹雄 🌳🐨 
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