世界模型遭遇五大硬伤挑战?邢波团队提出PAN新范式,27B通用模拟器即将问世

2025-09-28 16:58:30 6548次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟待深入审视与反思。

众所周知,大型语言模型(LLM)通过预测对话中下一个词汇的方式生成输出内容。这种机制所产生的对话交流、逻辑推理乃至创造性表达已近乎达到人类智能水平。

然而,以ChatGPT为代表的大模型与真正的人工通用智能(AGI)之间仍存在显著差距。倘若我们能够精确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:与ChatGPT不同,人类能力体系呈现出具体技能与深层复杂能力的层级化特征。

举例说明:一个可能带有私心的个体,通过心理模拟多种可能结果来帮助哭泣的人。

人类能够执行广泛而复  杂的任务,这些能力都建立在统一的大脑认知架构基础上。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,揭示了其存在的局限性。

研究论文:《世界模型批判》论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169

研究团队提出了构建和训练世界模型的五大关键要素: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呈现潜在世界状态;3)设计高效的推理架构;4)选择恰当的模型训练目标函数;5)明确世界模型在决策系统中的应用方式。

基于这些要素,研究者创新性地提出了PAN(物理性、主体性和嵌套式AGI系统)世界模型架构。该架构采用分层、多级和混合连续/离散表示方式,并整合了生成式与自监督学习框架。

研究团队透露,关于PAN世界模型的具体细节和研究成果将在后续论文中详细展示。MBZUAI校长、CMU教授邢波在论文发表后特别推荐了这项研究,并透露PAN模型即将发布首个27B版本,这将成为首个可实际运行的通用世界模拟器。

关于世界模型的批判性思考

以Yann LeCun为代表的学术流派从数据、表征、架构、目标和应用五个维度对世界模型进行了系统分析。

该学派提出了替代性框架(如图4所示),其核心理念可概括为"预测下一个表征"而非"预测下一个数据":

研究者的核心观点:

虽然视频等感官数据体量庞大 ,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"正义"、"动机"等抽象概念,承载着人类的集体智慧。

因此,实现通用人工智能不能偏重单一模态。视频、文本、音频等不同模态分别捕捉了经验 的不同层面:视频记录物理动态,文本编码抽象概念。一个成功的世界模型必须整合这些分层数据,才能全面理解世界并处理多样化任务,任何层面的缺失都将导致关键信息流失。

表征方式:连续、离散还是混合?

待商榷的观点:世界状态应采用连续嵌入表征,以利于基于梯度的优化。

研究者的见解:

单纯依赖连续嵌入表征存在脆弱性,难以应对感官数据固有的噪声和变异。人类认知通过将原始感知归类为离散概念来解决这一问题,而语言正是这些概念的载体,为抽象推理提供了稳定基础。

理论上,离散符号序列(即语言)能够表达连续数据中的任意精度信息。如图5所示,通过延长序列扩展表达能力,远比扩大词汇表更为高效。

因此,最佳方案是采用混合表示。这种方法兼具离散符号的稳健性和连续嵌入的细节捕捉能力,实现优势互补。

架构设计:自回归生成并非障碍

争议观点:自回归生成模型(如LLM)注定失败,因其必然产生错误且无法建模不确定性。

研究者的分析:

如图6左半部分所示,被批判的"编码器-编码器架构"在潜在空间进行确定性预测,本质上仍是自回归的,无法避免误差累积问题。更严重的是,移除解码器可能导致潜在表示与真实世界脱节,甚至产生无意义的解。

更优方案是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构(图6右半部分)。该架构包含生成式解码器,核心是由"增强型LLM+扩散模型"构成的分层世界模型。这种设计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,实现更稳健的推理。

训练目标:数据空间与潜在空间的权衡

争议观点:基于数据空间的概率重构目标难以处理,会迫使模型预测无关细节。

研究者的论证:

如图7左半部分所示,潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"风险,模型可能将所有输入映射为常数使损失归零。为防止崩溃,不得不依赖复杂的正则化项。

相比之下,基于数据空间的生成式重构目标(图7右半部分)要求模型预测真实观察数据,从根本上避免崩溃问题,提供稳定的监督信号。

图8进一步说明,潜在空间损失只是生成式损失的宽松上界。即使潜在损失很低,也不能保证真实预测的准确性。

应用方式:MPC与RL的抉择

争议观点:世界模型应服务于模型预测控制(MPC),而非强化学习(RL)框架。

研究者的观点:

如图9左半部分所示,MPC在决策时需要反复模拟和优化,计算开销大,难以应对快速变化的环境,且缺乏长期规划能力。

强化学习(RL)提供了更通用的范式(图9右半部分)。它将世界模型作为模拟器,让智能体在其中探索学习,将计算成本从决策时转移到训练时,支持更具战略性的长期规划。

PAN世界模型的创新设计

基于对现有世界模型的批判性分析,研究者提出了PAN架构的设计原则:1)涵盖全模态数据;2)融合连续与离散表示;3)基于增强LLM的分层生成建模;4)以观察数据为基础的生成损失;5)通过RL训练智能体。

真正的通用世界模型必须能够处理现实世界推理的全部复杂性。PAN通过分层、多级混合表示架构,将感知、行动、信念等要素有机结合。作为通用生成模型,PAN能模拟现实世界的可操作性,支持有目的的推理。

在训练策略上,PAN首先通过自监督独立预训练各模块(如用LLM处理文本,扩散模型处理视频),再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层架构显著提升了数据处理效率。

研究者还提出了一种利用世界模型进行模拟推理的智能体架构。PAN不仅作为视频生成器,更是一个丰富的内部沙盒,支持模拟、实验和未来预测。

研究团队强调,世界模型的本质是模拟现实世界的所有可能性,当前的研究范式仍处于初级阶段。通过对流行思想的批判性分析以及PAN架构的提出,期望能推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的模拟推理智能体与传统方法有本质区别:它利用预计算模拟缓存,根据当前信念和预期结果选择行动,实现更高效、灵活的规划方式,更接近人类推理的灵活性。

更多技术细节请参阅原始论文。

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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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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

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通过合理的推广策略,不仅能够增加网站的流量,还能提升品牌的知名度和用户的忠诚度,最终实现商业目标。希望本文为您的excerpts, 之路提供一些参考和帮助,助力您在数字营销的浪潮中脱颖而出。