월드 모델 벤치(WM Bench)는 세계 모델 및 인공지능 시스템의 인지 능력을 평가하는 세계 최초의 벤치마크입니다. 기존의 이미지 및 비디오 품질 평가를 넘어 모델의 인지 능력에 초점을 맞추는 것을 목표로 합니다. 이 데이터셋은 세계 모델의 역량을 평가하는 데 중점을 두고 있으며, 지각, 인지, 구현이라는 세 가지 핵심 차원을 다룹니다. 또한 환경 이해, 개체 인식 및 분류, 예측 기반 추론 등 10가지 유형의 과제로 세분화되어 있습니다. 이 데이터셋에는 복잡한 환경에서 모델의 인지 및 의사결정 능력을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 100가지의 다양한 시나리오도 포함되어 있습니다.

데이터 필드:

• id: 샘플의 고유 식별자
• 고양이: 작업 범주 레이블
• scene_context: 장면 컨텍스트 입력
• 예측: 위험 요소 및 안전 지침을 나타내는 예측 결과입니다.
• 동작: 동작의 출력으로, 동작에 담긴 감정을 설명합니다.