Термин "модель мира" широко используется в ИИ, охватывая все, от моделей скрытой динамики до генераторов сценариев дорожного движения. Эта неоднозначность привела к разработке "Состояние моделей мира 2026: Таксономия, эталоны и открытые проблемы", направленной на обеспечение последовательного описания этих моделей. В отчете модель мира определяется как ИИ, который изучает представление среды для прогнозирования, симуляции, оценки или поддержки действий в ней. Это широкое определение включает различные приложения ИИ, но исключает генеративные модели, которым не хватает существенной согласованности со средой.Универсальный рейтинг считается вводящим в заблуждение, поскольку различные модели мира преуспевают в различных областях, таких как визуальная реалистичность, планирование роботов или тестирование безопасности. Вместо этого отчет предлагает таксономию, основанную на практических областях, таких как домен, входные/выходные модальности, обусловленность действиями, представление, временной горизонт и тип оценки. Домен, такой как робототехника или генерация видео, значительно влияет на назначение модели и критерии оценки. Функциональность является еще одним ключевым отличием, поскольку модели служат таким целям, как прогнозирование, симуляция, планирование или генерация данных.Внутренние представления варьируются от пикселей до скрытых векторов и символических переменных, каждая из которых имеет свои компромиссы. Временной горизонт, от прогнозирования следующего состояния до процедурного планирования, имеет решающее значение, поскольку ошибки могут накапливаться со временем. Обусловленность действиями, различающая пассивное прогнозирование и сценарии "что, если я сделаю это", является важным практическим отличием. Оценка фрагментирована по перцептивным, физическим, функциональным аспектам и аспектам планирования, что подчеркивает "разрыв между восприятием и функциональностью".В отчете предлагается структурированный каталог моделей и эталонов для облегчения фильтрации и сравнения. Подчеркивается важность документирования известной информации, отделения доказательств от интерпретации и внедрения версионирования для управления быстро развивающейся областью. Исключения необходимы для поддержания фокуса, предотвращая превращение каталога во всеобъемлющий справочник по ИИ.