世界模型如何透過學習影視、空間資料來建立對環境的理解？

世界模型旨在建立一個能模擬、推理和預測環境變化的AI系統，它與大型語言模型(LLM)專注於語言理解和應用不同。世界模型透過學習影視、空間資料等，建立對環境的內在模型，從而理解因果關係並預測未來狀態。

透過分析大量的影視資料，世界模型可以學習場景中的物體、它們的互動方式以及事件的發展過程。例如，模型可以學習到物體在特定環境下的物理行為，如物體如何移動、碰撞以及與其他物體之間的關係。這種學習使模型能夠預測影片中接下來可能發生的事件，從而建立對環境的動態理解。

空間資料包括地圖、三維模型以及其他描述環境結構和佈局的資訊。世界模型可以利用這些資料來建立對環境的空間理解，例如理解不同地點之間的關係、物體在空間中的位置以及如何導航。透過學習空間資料，模型可以進行路徑規劃、位置預測等任務，從而更好地理解和互動於環境之中。