世界模型研究遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN新架构突破多模态融合与混合表示难题

2025-09-29 01:58:31 3212次浏览

  

机器之心特别报道

当前的世界模型研究领域亟需批判性审视。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个词汇来生成输出。这种机制赋予了它们接近人类水平的对话、推理乃至创作能力。然而,以ChatGPT为代表的现有大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在显著差距。这引发了一个关键问题:如果能完美模拟环境中所有可能的未来,我们是否能创造出真正强大的AI?值得注意的是,与ChatGPT不同,人类智能由具体技能和深度复杂能力共同构成。

研究人员通过一个典型案例说明人类推理机制:当面对哭泣者时,个体(可能出于自私动机)会通过心理模拟多种可能结果来决定帮助行为。这种基于统一认知架构处理多样化任务的能力,正是当前AI系统所欠缺的。

来自卡耐基梅隆大学、沙特MBZUAI人工智能大学和加州大学圣迭戈分校的研究团队近日发表论文《Critiques of World Models》(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),深入探讨了世界模型这一AI前沿领域的局限性。研究指出构建世界模型的五个关键维度:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构优化、目标函数选择以及决策系统应用。

基于这些维度,研究团队创新性地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)世界模型架构。该架构采用分层、多级的混合连续/离散表示,结合生成式与自监督学习框架。据MBZUAI校长邢波教授透露,首个可运行的27B参数版本即将发布,这将成 为通用世界模拟器的重要突破。

研究团队对世界模型现有范式提出了系统性质疑:

在数据层面,研究者指出视频等感官数据虽体量庞大但信息冗余,而自然语言作为高度压缩的抽象载体,能同时编码物理现实和抽象概念。因此,成功的世界模型必须实现多模态融合。

表征方式上,研究反对单纯依赖连续嵌入的主张,提出混合表示方案:既保留离散符号的稳健性和可解释性,又利用连续嵌入捕捉感官细节。理论证明,通过扩展序列长度而非词汇量,离散符号能高效表达连续信息。

针对架构争议,研究团队为自回归生成模型辩护,认为更好的解决方案是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构。这种设计通过生成式解码器确保模型与真实数据关联,同时利用分层抽象隔离底层噪声。

在目标函数设计方面,研究揭示了潜在空间重构损失的局限性,主张采用基于数据空间的生成式重构目标,这能提供更稳定可靠的监督信号。

关于应用范式,研究比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣,指出RL框架通过将计算成本转移到训练阶段,更适合实现长期战略规划。

PAN架构的创新性体现在:多模态数据整合、混合表示系统、基于增强LLM的分层生成建模、观察数据驱动的损失函数,以及RL训练框架。该架构通 过模块化组织原始感知输入,构建多层次的内部模拟环境,显著提升了智能体的推理规划能力。

在训练策略上,PAN采用分阶段方案:先通过自监督独立预训练各模块,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层方法大幅提升了数据处理效率。

研究强调,世界模型的终极目标不是简单的媒体生成,而是全面模拟现实世界的可能性。PAN架构通过建立"内部沙盒",使智能体能够进行实验性模拟和前瞻性推理,其决策效率显著优于传统RL或MPC方案。

这项研究不仅提供了批判性分析,更通过PAN架构为世界模型的发展指明了新方向。详细技术内容请参阅论文原文。

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