英伟达的Jim Fan认为，世界建模将成为新的预训练范式，预计在2026年对机器人和多模态AI领域产生重要影响。通过预测合理的世界状态，世界建模推动物理AI的发展，强调视觉推理的重要性，可能会改变机器人技术的基础。

本研究提出了新基准Text2World，以解决大型语言模型在生成符号世界模型时的评估问题。经过强化学习训练的推理模型表现优于其他模型，但仍存在能力限制。研究探索了多种策略以提升模型的世界建模能力。

本文介绍了一种生成高度逼真、注释的合成数据的系统性方法，用于深度神经网络的计算机视觉任务训练。该方法通过程序性的世界建模产生高度可变性和物理准确性的图像合成，与手工建模的虚拟世界和实时应用中的近似图像合成方法有所不同。

本文介绍了一种系统性的方法来生成高度逼真、注释的合成数据，以用于计算机视觉任务的深度神经网络的训练。该方法的主要贡献是一种程序性的世界建模方法，能够产生高度可变性和物理准确性的图像合成，并且它是从手工建模的虚拟世界和在实时应用中使用的近似图像合成方法中脱颖而出的。

本文介绍了一种系统性的方法来生成高度逼真、注释的合成数据，以用于计算机视觉任务的深度神经网络的训练。该方法的主要贡献是一种程序性的世界建模方法，能够产生高度可变性和物理准确性的图像合成。我们的方法的优点包括灵活性、物理精确性、可扩展的图像合成、隐式广泛的类和特征覆盖以及完整的数据自检测以进行注释。在本文中，我们以自动驾驶车辆和机器人导航的语义分割为主要应用，使用合成数据对多个深度学习体系结构进行了训练和微调。评估表明，我们的方法提高了神经网络的性能，即使是适度的实施工作也能产生最先进的结果。