"
Then paragraph: "Most AI systems today see the world as flat images or abstract data. They don’t really get that a chair is something you sit on, that a wall can’t be walked through, or that a cup will fall if pushed off a table. Li’s framework tries to fix that by building what she calls a world model — an internal representation of the environment that includes geometry, physics, and the relationships between objects."
Translation: "Kebanyakan sistem AI hari ini melihat dunia sebagai imej rata atau data abstrak. Mereka tidak benar-benar memahami bahawa kerusi adalah sesuatu yang anda duduk, dinding tidak boleh dilalui, atau cawan akan jatuh jika ditolak dari meja. Rangka kerja Li cuba memperbaikinya dengan membina apa yang dipanggil model dunia — representasi dalaman persekitaran yang merangkumi geometri, fizik, dan hubungan antara objek."
Next paragraph: "That kind of spatial intelligence is crucial for robots that have to work in homes, warehouses, or hospitals. A vacuum cleaner that doesn't understand corners bumps into them. A delivery drone that can’t predict the wind might drop a package. Li’s approach promises to move beyond these limits by letting an AI simulate possible actions before it takes them."
Translation: "Jenis kecerdasan spatial itu penting untuk robot yang perlu bekerja di rumah, gudang, atau hospital. Pembersih vakum yang tidak memahami sudut akan terlanggar sudut. Drone penghantaran yang tidak dapat meramalkan angin mungkin menjatuhkan bungkusan. Pendekatan Li menjanjikan untuk melampaui had ini dengan membenarkan AI mensimulasikan tindakan yang mungkin sebelum melakukannya."
Continue similarly for all paragraphs.
Third h2: "
From simulation to reality
" -> "
Dari simulasi ke realiti
"
Then paragraph: "The framework isn't just about better maps. It’s about learning how the world behaves. The model would run through hypothetical scenarios — what happens if the robot pushes a box, or if a person walks in front of it — and update its understanding based on what actually happens. That feedback loop could make robots more adaptive and safer."
Translation: "Rangka kerja ini bukan hanya tentang peta yang lebih baik. Ia tentang mempelajari bagaimana dunia berkelakuan. Model akan melalui senario hipotetikal — apa yang berlaku jika robot menolak kotak, atau jika seseorang berjalan di hadapannya — dan mengemas kini pemahamannya berdasarkan apa yang sebenarnya berlaku. Gelung maklum balas itu boleh menjadikan robot lebih adaptif dan selamat."
Next paragraph: "Li has been working on spatial intelligence for years. Her earlier research on image recognition helped train computers to identify objects. This new effort goes a step further: not just seeing, but reasoning about space. The world model acts like a kind of internal physics engine, letting the AI predict outcomes without having to try every action in the real world."
Translation: "Li telah bekerja dalam kecerdasan spatial selama bertahun-tahun. Penyelidikannya sebelum ini mengenai pengecaman imej membantu melatih komputer mengenal pasti objek. Usaha baharu ini melangkah lebih jauh: bukan hanya melihat, tetapi menaakul tentang ruang. Model dunia bertindak seperti sejenis enjin fizik dalaman, membolehkan AI meramalkan hasil tanpa perlu mencuba setiap tindakan di dunia nyata."
Fourth h2: "
Challenges ahead
" -> "
Cabaran di hadapan
"
First paragraph under challenges: "Building a reliable world model is hard. Real environments are messy. Lighting changes, objects move, people behave unpredictably. Li’s framework will need to handle that chaos without breaking down. The computational cost is also steep — running detailed simulations for every decision takes serious processing power."
Translation: "Membina model dunia yang boleh dipercayai adalah sukar. Persekitaran sebenar tidak teratur. Pencahayaan berubah, objek bergerak, orang berkelakuan tidak menentu. Rangka kerja Li perlu mengendalikan kekacauan itu tanpa rosak. Kos pengiraan juga tinggi — menjalankan simulasi terperinci untuk setiap keputusan memerlukan kuasa pemprosesan yang serius."
Next paragraph: "The researcher hasn’t yet published results from a large-scale test. The framework is described in a recent paper, but the real test will be whether it works outside a lab. A robot that can build and use a world model on the fly would represent a big leap over today’s systems, which mostly rely on pre-programmed rules or massive datasets of labeled examples."
Translation: "Penyelidik itu belum lagi menerbitkan hasil daripada ujian skala besar. Rangka kerja diterangkan dalam kertas kerja baru-baru ini, tetapi ujian sebenar adalah sama ada ia berfungsi di luar makmal. Robot yang boleh membina dan menggunakan model dunia secara serta-merta akan mewakili lonjakan besar berbanding sistem hari ini, yang kebanyakannya bergantung pada peraturan yang telah diprogramkan atau set data besar contoh yang dilabel."
Next paragraph: "Other labs are pushing in similar directions. DeepMind, OpenAI, and a handful of university groups have all proposed world-model ideas. Li’s version stands out for its focus on spatial reasoning — the kind of understanding a human uses to walk through a crowded room without bumping into anyone."
Translation: "Makmal lain juga bergerak ke arah yang sama. DeepMind, OpenAI, dan beberapa kumpulan universiti telah mencadangkan idea model dunia. Versi Li menonjol kerana fokusnya pada penaakulan spatial — jenis pemahaman yang digunakan manusia untuk berjalan melalui bilik yang sesak tanpa terlanggar sesiapa."
Last paragraph: "Whether the framework can scale beyond simulations into messy, dynamic environments is an open question. Li’s team is likely working on
