Zespół MirroS opublikował nowy paradygmat Code-as-World, który reprezentuje fizyczne światy jako kod wykonywalny zamiast tradycyjnych pikseli czy latentnych reprezentacji. Kluczową ideą jest spostrzeżenie, że piksele są jedynie dowodem na istnienie sceny fizycznej, nie zaś jej rzeczywistą ontologią. Model generuje plik scene.json, który może być uruchamiany bezpośrednio w silniku fizycznym MuJoCo, edytowany przez użytkownika i ponownie symulowany. Agentyczna pętla powrotna iteracyjnie odzyskuje te programy z rzeczywistych filmów w do pięciu rundach, każdorazowo weryfikując czy kod zgodny jest z oryginalnym materiałem.
Tradycyjne modele wideo mogą przewidywać wiarygodne klatki bez rzeczywistego rozumienia masy, sił kontaktu czy grawitacji. Code-as-World przejawia głębokie zrozumienie mechaniki fizycznej. Wygenerowane światy zamieniają się w dokładnie etykietowane dane treningowe, czego rzeczywiste filmy nie mogą zapewnić. Model Code-as-World-VL-9B, wytrenowany na tej supervizji, uzyskał wynik 55,4 MRA na benchmarku QuantiPhy - wyższy niż Gemini-3.1 Flash (54,8) i znacznie wyższy od dostępnych open-weight'owych bazelin.
MirroS udostępnił kod na licencji Apache 2.0, wraz z dwoma modelami: Code-as-World-VL-4B i Code-as-World-VL-9B, dostrojone z Qwen3.5. Oba działają poprzez API kompatybilne z OpenAI i są obsługiwane przez vLLM. Rozwiązanie jest obecnie dostępne na poziomie research i wewnętrznych prototypów.