[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-world-model::ru":3,"gloss-cluster-world-model::ru":23,"gloss-next-world-model::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"world-model","core-ai","Модель мира (World Model)","Модель мира — выученный внутренний симулятор: нейросеть, предсказывающая, как среда изменится в ответ на действия, что позволяет системе «воображать» исходы до того, как действовать. Идея пришла из обучения с подкреплением на основе модели: работа Ха и Шмидхубера 2018 года обучала агентов внутри их собственного «сна» о среде, а линейка Dreamer от DeepMind показала агентов, осваивающих сложное управление почти целиком в воображении. Теперь термином называют и большие видеогенеративные модели вроде Sora и Genie — с аргументом, что предсказание правдоподобных будущих кадров требует неявного усвоения физики, постоянства объектов и причинности. Скептики возражают: убедительное видео не равно последовательной каузальной модели, и глитчи (объекты, возникающие и исчезающие) обнажают этот разрыв. Для разработчиков модели мира — исследовательская ставка за робототехникой, автономным вождением и интерактивными 3D-средами, где пробы и ошибки в реальном мире слишком медленны или опасны.","Модель мира — выученный симулятор, предсказывающий реакцию среды на действия; ставка исследований в робототехнике и видеогенерации.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":15,"name":16},"foundation-model","Базовая (фундаментальная) модель",{"slug":18,"name":19},"reinforcement-learning","Обучение с подкреплением (RL)",{"slug":21,"name":22},"video-synthesis","Синтез видео",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":35},{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]