世界模型遭遇五大硬伤?邢波团队提出PAN新架构,27B参数通用模拟器即将发布,多模态混合表征破解AGI难题

2025-09-29 02:23:06 9455次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟需深入反思与批判性审视。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出内容。这种机制所产生的对话交流、逻辑推理乃至创意写作能力,已经展现出接近人类智能水平的表现。

然而,以ChatGPT为代表的大模型与真正的人工通用智能(AGI)之间仍存在明显差距。我们不禁思考:若能完美模拟环境中所有可能的未来状态,是否就能创造出真正强大的AI?对比人类智能可以发现,与ChatGPT不同,人类能力体系包含具体技能与深度复杂能力的层级区分。

举例说明:一个可能带有私心的人,会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣者。

人类能够执行广泛的复杂任务,这些能力都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能具备这种全方位的任务处理能力?

近期,来自卡耐基梅隆大学、沙特穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学以及加州大学圣迭戈分校的研究团队,针对AI领域最前沿的世界模型研究方向展开了深入探讨。

研究论文:《世界模型批判》

论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169

研究团队指出构建世界模型的五个关键要素:1)识别并准备包含目标世界信息的训练数据;2)建立通用表征空间来表达潜在世界状态;3)设计能有效推理表征的架构;4)选择正确的训练目标函数;5)确定世界模型在决策系统中的应用方式。

基于这些要素,研究者提出全新的PAN世界模型架构(Physical, Agentic, and Nested AGI System)。该架构采用分层、多级的混合连续/离散表示,并运用生成式与自监督学习框架。MBZUAI校长邢波教授透露,首个27B参数的PAN模型即将发布,这将是首个可运行的通用世界模拟器。

世界模型的核心批判

以Yann LeCun为代表的学派从数据、表征、架构、  目标和用途五个维度对世界模型展开分析。

研究团队指出,虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高而语义密度低。相比之下,自然语言作为人类经验的高度压缩形式,不仅能描述物理现实,还能编码抽象概念。因此,实现AGI不能偏重单一模态,必须融合视频、文本、音频等多模态数据。

表征方式的探讨

针对世界状态表征方式,研究团队反对单纯使用连续嵌入表示。他们认为,人类认知通过将感知归类为离散概念来处理信息,语言正是这种离散概念的载体。最佳方案是采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连 续嵌入的细节捕捉能力。

架构设计的思考

针对自回归生成模型的争议,研究者认为完全摒弃生成模型并非良策。他们提出分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强的LLM+扩散模型"构成分层世界模型,既能保持与真实数据的联系,又能隔离底层噪声。

训练目标的优化

在训练目标方面,研究团队主张采用基于数据空间的生成式重构目标。相比潜在空间损失,这种方法能提供更稳定可靠的监督信号,从根本上避免模型崩溃问题。

应用方式的比较

关于世界模型的应用,研究者更倾向于强化学习(RL)框架而非模型预测控制(MPC)。RL将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行更具战略性的长期规划。

PAN世界模型的设计理念

PAN架构基于五大设计原则:多模态数据覆盖、混合表示、分层生成建模、基于观察数据的生成损失,以及通过RL训练智能体。该架构通过分层、多级的混合表示,将感知、行动、信念等要素有机串联。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行独立预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度和分层的方法显著提升了数据处理效率。PAN不仅能生成内容,更能作为内部沙盒支持模拟实验和未来预测。

研究团队强调,世界模型的本质在于模拟现实世界的所有可能性,而非简单的视频生成。他们希望通过批判性分析和PAN架构的提出,推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的智能体采用预计算模拟缓存,在决策时能基于当前信念和预期结果选择行动,实现了更接近人类推理的灵活规划方式。

更多技术细节请参阅原论文。

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☎营销(sem)——精准流量的快速获取

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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关键步骤:

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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选择⛓️:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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总结:

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