Investigación en modelos de mundo buscó predicción de dinámicas para planificación, más allá de generar pixels bonitos.
Labs exploraron predictores de estado latente y video para control de robots y agentes. La pregunta: ¿aprenden física útil o solo texturas estadísticas?
Benchmarks de foresight y planning se volvieron más importantes que FID. Conexiones con model-based RL resurgieron.
Si maduran, los world models unen percepción, predicción y acción en un solo stack —viejo sueño de la IA.
OpenAI mostró Sora, un modelo de video capaz de escenas largas con coherencia visual sorprendente, aún con artefactos.
DeepMind supera baselines clásicos en predicción científica con un nuevo sistema de aprendizaje profundo.
El debate de 2026 sobre razonamiento opaco vs. CoT auditable se agudiza con Astra: Ryan Greenblatt (Redwood) y preocupaciones del UK AISI cuestionan si se puede vigilar lo que el modelo no escribe.