**WROP：用认知科学数据为世界模型训练客体永久性**

_Training Object Permanence in World Models_

> 论文探究视频生成模型是否具备客体永久性，并提出 WROP（World Reasoning with Object Permanence）数据基础设施：包含 150 个受认知科学启发的任务、分为六大认知类别，通过 Blender 生成器随机化速度、光照、相机角度等干扰参数，每任务可生成 1 万余样本。团队发布 150 万条训练语料和 300 题评测集，评测了 14 个视频模型（3 个参考到视频、7 个编辑、4 个续写），其中 16B 世界模型 PWM-WROP 在盲测成对 Elo 中位列续写模型第一、总体第三，仅次于两个参考到视频模型。数据、评测、答案、分数、权重及原生 PyTorch 训练栈 PWM（AWS Trainium2）均已开源。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-25 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.28654)