Modeli
Model svijeta
Naučena interna reprezentacija dinamike okoline koju AI sustav koristi za predviđanje budućih stanja i planiranje akcija bez stalnog pokušaja u stvarnom svijetu.
Model svijeta (world model) je sustav strojnog učenja koji gradi internu reprezentaciju neke okoline i predviđa kako se ta okolina mijenja kroz vrijeme kao odgovor na akcije. Umjesto da uči isključivo iz stvarnih pokušaja, agent može „zamišljati” buduća stanja unutar modela i tako planirati prije nego što djeluje.
Za razliku od velikih jezičnih modela koji operiraju nad tekstualnim tokenima, modeli svijeta često obrađuju senzorne ulaze (piksele, dubinu, lidar) i uče dinamiku poput fizike, sudara i uzročnosti. Tipični pristupi su modelno potkrijepljeno učenje (reinforcement learning), prediktivne arhitekture u latentnom prostoru (JEPA) te video-generativni modeli poput DeepMindovog Genie 3.
U 2025.–2026. modeli svijeta smatraju se ključnim korakom prema utjelovljenim (agentic AI) i robotskim sustavima te jednim od mogućih putova prema AGI-ju, jer omogućuju treniranje agenata u bezbroju bogatih simuliranih okolina.