Los Modelos de Mundo en Bucle (LoopWM) introducen una arquitectura en bucle que refina iterativamente los estados latentes del entorno utilizando un transformador compartido por parámetros. Este enfoque logra hasta 100 veces más eficiencia de parámetros en comparación con los modelos de mundo convencionales, adaptando la profundidad del cómputo a la complejidad de cada predicción.