世界模型存在五大硬伤遭邢波团队质疑,PAN新架构27B参数突破AGI瓶颈实现多模态模拟

2025-09-29 02:15:23 2589次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型存在诸多值得商榷之处。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个词语来生成输出。这种机制赋予了它们接近人类水平的对话、推理甚至创作能力。然而,以C hatGPT为代表的大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在明显差距。那么,如果能够完美模拟环境中所有可能的未来,是否就能创造出真正强大的AI?对比人类能力构成可以发现,与ChatGPT不同,人类同时具备具体技能和深度复杂能力。

举例来说,一个(可能出于自私动机的)人会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣的人。人类能够完成各种复杂任务,这都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能实现类似的多任务处理能力?

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和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,并发表了题为《Critiques of World Models》的论文(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169)。

研究团队指出构建世界模型需要关注的五个关键维度:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构选择、目标函数确定以及决策系统应用。基于这些维度,他们提出了一种新型世界模型架构PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System),该架构采用分层、多级和混合连续/离散表示,并整合了生成式与自监督学习框架。

研究团队透露,PAN模型的具体细节和实验结果将在后续论文中公布。值得注意的是,MBZUAI校长兼CMU教授邢波在论文提交后转发了相关消息,并透露PAN模型即将发布27B参数的第一版,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

关于世界模型的学术讨论中,以Yann LeCun为代表的学派提出了五个关键维度:数据、表征、架构、目标和用途。该学派主张"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的框架。

研究团队强调,虽然视频等感官数据量庞大,但其信息冗余度高而语义含量低。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"正义"、"动机"等抽象概念。因此,实现通用人工智能必须整合多模态数据,任何单一模态的偏重都会导致关键信息缺失。

在表征方式上,研究团队主张采用混合表示策略。单纯依赖连续嵌入难以应对感官数据的噪声和变异性,而人类认知正是通过将感知归类为离散概念来解决这个问题。理论上,离散符号序列可以表达任意精度的连续信息,通过增加序列长度就能有效扩展表达能力。

针对自回归生成模型的争议,研究团队认为完全摒弃生成模型并非良策。他们提出的分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过整合增强的LLM和扩散模型,既能保持与真实数据的关联,又能通过分层抽象隔离底层噪声,实现更鲁棒的推理。

在训练目标方面,研究团队指出潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"风险,而基于数据空间的生成式重构目标能提供更稳定的监督信号。图8的理论分析表明,潜在空间损失只是生成式损失的一个宽松上界,不能保证模型在真实世界中的预测准确性。

关于世界模型的应用方式,研究团队更倾向于强化学习(RL)而非模型预测控制(MPC)。RL将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行长远战略规划,而MPC在决策时的巨大计算开销限制了其应用场景。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:多模态数据整 合、连续与离散表示结合、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,形成一个能够模拟现实可能性的通用生成模型。

在训练策略上,PAN首先通过自监督方式独立预训练各模块,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。研究团队特别指出,世界模型的本质不在于生成视频或虚拟现实,而在于模拟现实世界中的所有可能性。

与传统强化学习智能体或MPC智能体不同,由PAN驱动的智能体能够利用预计算模拟缓存,实现更高效灵活的规划方式,这种机制更接近人类推理的特点。研究团队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。

更多技术细节请参阅原始论文。

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