인간의 지능을 일반화한 대규모 언어 모델 (Large Language Models)에서 나타난 창발적 행동 (emergent behaviors)에 영감을 받아, 연구 커뮤니티는 물리적 세계를 모델링하는 데 중점을 두며 월드 모델 (world models) 내에서 유사한 창발적 능력을 추구하고 있습니다. 물리적 세계 모델의 범위 내에서, 객체 (objects)는 물리적 실체를 구성하는 근본적인 기본 단위 (primitives)입니다. 인간부터 컴퓨터에 이르기까지, 우리가 상호작용하는 거의 모든 것은 객체입니다. 이러한 객체들은 정적인 경우가 드물며, 고유한 속성에 의해 결정되는 다양한 상태를 가진 실행 가능한 엔티티 (actionable entities)입니다. 현재의 방법론들은 비디오 생성 (video generation) 또는 동적 장면 재구성 (dynamic scene reconstruction)을 통해 객체의 행동 상태에 접근하고 있지만, 실행 가능한 객체 표현 (actionable object representation)을 구축하기 위해 이 기본 요소를 통합적이고 원칙적인 방식으로 명시적으로 모델링하는 방법은 아직 없습니다. 우리는 포인트 클라우드 (point clouds) 또는 RGB-D 비디오 스트림으로부터 직접 학습함으로써 실제 세계 객체의 상태 매니폴드 (state manifold)를 모델링할 수 있는 신경망 구조 (neural architecture)인 WorldString을 제안합니다. 다재다능한 디지털 트윈 (digital twin) 역할을 수행하는 이것은 물리적 세계 모델을 위한 기초적인 빌딩 블록 (building block)으로 기능하며, 이에 따라 우리는 이를 WorldString이라 명명했습니다. 또한, 이 모델의 완전 미분 가능한 (fully differentiable) 구조는 향후 정책 학습 (policy learning) 및 신경 역학 (neural dynamics)과의 원활한 통합을 가능하게 합니다.