Wie funktionieren World Models?
World Models kombinieren verschiedene Techniken, um physikalische Realität zu modellieren. Die Kernidee: Sensorische Eingaben in einen kompakten latenten Raum komprimieren, Dynamiken in diesem Raum lernen und Vorhersagen zurück in beobachtbare Ausgaben dekodieren.
Ein gelerntes Weltmodell schätzt Dynamik aus Daten. Ein Physiksimulator berechnet vorgegebene physikalische Gleichungen. Ein generatives Videomodell kann plausible Bilder erzeugen, ohne jede Folge einer Aktion korrekt vorherzusagen. Die Werkzeuge lassen sich kombinieren, brauchen aber unterschiedliche Prüfungen.
Beobachtungen und Aktionen erfassen. Messrauschen und fehlende Informationen spielen eine Rolle.
Vorhersagefehler wächst mit der Dauer
Durchgerechnetes Dynamikbeispiel: x(t) = v₀·t + ½a·t². Die Referenzbeschleunigung und der geschätzte Modellwert unterscheiden sich. Das ist eine analytische Toy-Welt, keine gemessene Leistung von Genie oder einem gelernten Modell.
Eine veränderte Schätzung verändert jeden vorhergesagten Zustand. Selbst ein kleiner Beschleunigungsfehler wächst hier quadratisch. Reale Weltmodelle haben zusätzlich unsichere Beobachtungen, Aktionen außerhalb ihrer Trainingsdaten und sich fortpflanzende Fehler.
Beispiele und Grenzen
Die Beispiele sind versionierte Forschungsreferenzen und kein Ranking aktuell verfügbarer Produkte.
Genie 3 / Project Genie
Genie 3 wurde am 5. August 2025 angekündigt. Project Genie ist ein Produktexperiment darauf. Die interaktive Welterzeugung hat Grenzen bei Aktionssteuerung, Konsistenz und Dauer.
DeepMind (2025)Genesis
Genesis ist eine Plattform für Physiksimulation. Geschwindigkeitsangaben hängen vom konkreten Simulator, der Aufgabe und der Hardware ab. Sie sind keine Leistungsgarantie für gelernte Weltmodelle.
Genesis