世界模型的工作机制可以概括为一个"感知—构建—模拟—规划—行动"的闭环,其核心是在内部维护世界状态并预测动作后果。
智能体先接收对环境的观测(如图像、视频、传感器读数),再在内部维护一个关于世界状态的表征,作为后续推演的载体。
当给定一个动作时,模型预测该动作作用下的下一个合理世界状态,而不是直接输出一段固定内容,这是世界模型区别于内容生成模型的关键。
其机制常被追溯到部分可观马尔可夫决策过程(POMDP):智能体无法完整观测世界,只能依据有限观测推断状态,并通过"动作—状态—观测"的循环不断更新认知。
图灵奖得主 Yann LeCun 将世界模型定义为"能预测行动后果的内部模拟器";斯坦福大学教授李飞飞团队在 2026 年发表的《世界模型的功能分类法》中进一步指出,当前被统称为"世界模型"的系统,实际上是这一认知闭环在不同环节上的功能投影。