世界模型是一种生成模型，通过学习来表现和模拟环境。这些模型不依赖于预定义的标签，而是捕捉环境的动态并预测未来的状态。这使得人工智能系统能够对世界形成丰富的内部理解，类似于人类利用心理模拟来预测结果和做出决策。

世界模型由三种基本能力组成：

表征学习： 将高维感官数据（如图像、文本或视频）压缩为有意义的低维表征。
预测： 根据过去和现在的数据预测环境的未来状态。
规划和决策： 利用学习到的模型模拟不同的行动，并选择最佳行动方案。

Weltmodelle sind generative Modelle, die lernen, eine Umgebung darzustellen und zu simulieren. Anstatt sich auf vordefinierte Bezeichnungen zu verlassen, erfassen diese Modelle die Dynamik einer Umgebung und sagen zukünftige Zustände voraus. Dadurch können KI-Systeme ein umfassendes internes Verständnis der Welt entwickeln, ähnlich wie Menschen mentale Simulationen nutzen, um Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu treffen.

Ein Weltmodell besteht aus drei grundlegenden Fähigkeiten:

Repräsentationslernen: Komprimierung hochdimensionaler sensorischer Daten (z. B. Bilder, Texte oder Videos) in eine aussagekräftige niedrigdimensionale Darstellung.
Vorhersage: Vorhersage des zukünftigen Zustands der Umgebung auf der Grundlage vergangener und gegenwärtiger Daten.
Planung und Entscheidungsfindung: Verwendung des gelernten Modells, um verschiedene Aktionen zu simulieren und die beste Vorgehensweise zu wählen.

World models are generative models that learn to represent and simulate an environment. Instead of relying on predefined labels, these models capture the dynamics of an environment and predict future states. This allows AI systems to develop a rich internal understanding of the world, akin to how humans use mental simulations to predict outcomes and make decisions.

A world model consists of three fundamental abilities:

Representation Learning: Compressing high-dimensional sensory data (e.g., images, text, or video) into a meaningful lower-dimensional representation.
Prediction: Forecasting the future state of the environment based on past and present data.
Planning and Decision-Making: Using the learned model to simulate different actions and choose the best course of action.

Architecture of World Models

A typical world model consists of three key components:

1. Vision Model (V): Perception and Representation Learning

• Uses a Variational Autoencoder (VAE) or similar architecture to encode high-dimensional inputs (like images or video frames) into a latent space.
• This compressed representation (latent vector z) captures essential features of the environment while filtering out irrelevant noise.

2. Memory Model (M): Learning Dynamics and Prediction

• Uses a Recurrent Neural Network (RNN) or a Transformer to model temporal dependencies in the environment.
• Often implemented with a Mixture Density Network (MDN-RNN), which predicts the probability distribution of future states.
• Helps the AI learn how actions influence the next state, allowing it to forecast future scenarios.

3. Controller ©: Decision-Making and Planning

• A lightweight policy network that uses the world model’s representations to decide actions.
• Instead of learning from raw data, it operates within the simulated environment created by the world model, making training more efficient.

This modular approach allows world models to be trained independently of the controller, leading to faster learning and more robust decision-making.

Real-World Applications of World Models

World models are revolutionizing multiple fields, from robotics to reinforcement learning and beyond. Let’s look at some fascinating applications.

1. Reinforcement Learning and Video Games

One of the most famous demonstrations of world models was by David Ha & Jürgen Schmidhuber in their paper “World Models”. They trained an AI to play the Car Racing game and VizDoom using an internal world model instead of direct reinforcement learning. The AI learned to predict game states, simulate different strategies, and then execute the best one — leading to more efficient learning.

2. Autonomous Vehicles

Self-driving cars rely on world models to simulate traffic dynamics, road conditions, and pedestrian behavior. Instead of just reacting to sensor inputs, a self-driving car with a world model can predict potential hazards, plan routes, and make safer decisions.

3. Robotics

Robots trained with world models can imagine and simulate different ways to accomplish a task before actually performing it. This is particularly useful in scenarios where real-world training is expensive or dangerous, such as industrial automation or space exploration.

4. Scientific Discovery and Medicine

World models are being explored in genomics, drug discovery, and climate modeling. For example, AI-driven simulations can help predict protein folding, design new materials, or simulate climate changes over decades.

The Future of World Models

World models have immense potential, but they also face challenges:

• Model Accuracy: Imperfect models can lead to unrealistic simulations.
• Scalability: Current architectures still struggle with long-term memory and high-dimensional data.
• Generalization: Ensuring that learned world models generalize to real-world settings is an ongoing research challenge.

Ein digitaler Zwilling (engl. digital twin) ist eine digitale Repräsentanz eines materiellen oder immateriellen Objekts aus der realen Welt in der digitalen Welt. Es ist unerheblich, ob das Gegenstück in der realen Welt bereits existiert oder zukünftig erst existieren wird. Digitale Zwillinge ermöglichen einen übergreifenden Datenaustausch. Sie bestehen aus Modellen des repräsentierten Objekts und können daneben Simulationen, Algorithmen und Services enthalten, die Eigenschaften oder Verhalten des repräsentierten Objekts beschreiben, beeinflussen, oder Dienste darüber anbieten.

数字映射（Digital twin），或译作数字孪生、数字分身、数位双生，指在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统，类似实体系统在信息化平台中的双胞胎。借助于数字映射，可以在信息化平台上了解物理实体的状态，甚至可以对物理实体里面预定义的接口组件进行控制。

数字映射是物联网里面的概念，它指通过集成物理反馈数据，并辅以人工智能、机器学习和软件分析，在信息化平台内置立一个数字化模拟。这个模拟会根据反馈，随着物理实体的变化而自动做出相应的变化。理想状态下，数字映射可以根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况。数字映射的反馈源主要依赖于各种传感器，如压力、角度、速度传感器等。数字映射的自我学习（或称机器学习）除了可以依赖于传感器的反馈信息，也可以是通过历史数据，或者是集成网络的数据学习。后者常指多个同批量的物理实体同时进行不同的操作，并将数据反馈到同一个信息化平台，数字映射根据海量的信息反馈，进行迅速的深度学习和精确模拟。

Unter Data-Mining [ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ] (von englisch data mining, aus englisch data ‚Daten‘ und englisch mine ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘)^[1] versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ (englisch für Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) übertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet.^[2]

Die Bezeichnung Data-Mining (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist etwas irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung von Daten selbst.^[3] Die prägnante Bezeichnung hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem Buzzword Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“^[4] ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“.^[5] Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des KDD-Prozesses, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.^[2]

Das Schließen von Daten auf (hypothetische) Modelle wird als Statistische Inferenz bezeichnet.

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支^[1][2][3] 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程^[1]。

数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用^[1]。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理^[1]。数据挖掘是“数据库知识发现”（Knowledge-Discovery in Databases, KDD）的分析步骤^[4] ，本质上属于机器学习的范畴。

类似词语“资料采矿”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。

Die SAP SE mit Sitz im baden-württembergischen Walldorf ist ein börsennotierter Softwarekonzern. Nach Umsatz ist SAP das größte europäische (und außeramerikanische) sowie weltweit eines der fünf größten Softwareunternehmen.^[8] Darüber hinaus handelt es sich bei SAP um das mit Abstand wertvollste börsennotierte deutsche Unternehmen.^[9]

Tätigkeitsschwerpunkt ist die Entwicklung von Software zur Abwicklung sämtlicher Geschäftsprozesse eines Unternehmens wie Buchführung, Controlling, Vertrieb, Einkauf, Produktion, Lagerhaltung, Transport und Personalwesen. Der Name SAP stand zeitweise synonym für das ehemals zentrale Softwareprodukt des Unternehmens: ein integriertes betriebswirtschaftliches Standardsoftwarepaket, auch SAP ERP genannt, zunächst in der Version SAP R/2 für Großrechner und SAP R/3 für Client-Server-Systeme. Seit 2005 engagiert sich SAP im Finanzbereich (SAP BankAnalyzer – SAP BA, SAP AFI, SAP FPSL u. a.), im Datawarehousing (SAP NetWeaver Business Intelligence) und bietet eigene Datenbanklösungen an (MaxDB, SAP ASE, SAP IQ, SAP HANA).

SAP公司成立于1972年，总部位于德国沃尔多夫市，是全球最大的企业管理和协同化商务 解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。目前，在全球有120多个国家的超过 32,000家用户正在运行着100,600多套SAP软件。财富500强80%以上的企业都正在从SAP 的管理方案中获益。SAP在全球50多个国家拥有分支机构，并在多家证券交易所上市，包 括法兰克福和纽约证交所。

 

Cisco Systems, Inc. ist ein US-amerikanisches Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche. Bekannt ist es vor allem für seine Router und Switches, die von einem wesentlichen Teil der Internet-Backbones genutzt werden.

思科系统（英语：Cisco Systems, Inc.）是一间跨国际综合技术企业，总部设于加州硅谷；思科开发、制作和售卖网络硬件、软件、通信设备等高科技产品及服务^[2]，并透过子公司（例子有OpenDNS、Webex、Jasper）打入其他科技市场，比如物联网、域名安全、能源管理。公司成立于加州^[3]。