世界模型研究结论：堆数据无用，关键是从数据里榨出更多，精确物理仍缺位

研究者 mangahomanga 回应 Animesh Garg 关于世界模型的两个提问，称其论文发现单纯堆更多数据大概率不够，方向应转向从现有数据中榨取更丰富表征、先验和训练目标。其研究还指出完美精确的物理并非必需，直觉上正确的物理已可满足需求，但现有方法连这一层都达不到。Garg 追问的观点是，若模型只学到结果而非物理，policy evaluation 与 critic 学习可能就足够。