世界模型遭邢波团队质疑五大硬伤,PAN新架构27B参数突破AGI模拟瓶颈

2025-09-28 12:58:21 2604次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型仍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单词来生成输出。这种机制使其展现出接近人类水平的对话、推理甚至创作能力。

然而,以ChatGPT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。若能完美模拟环境中所有可能的未来,是否就能创造出强大的AI?值得注意的是,人类能力构成包含具体技能和深度复杂能力的区分,这与ChatGPT存在本质差异。

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是否帮助哭泣者。

人类能够执行各种复杂任务,这些任务都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能完成所有这些任务?

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,对AI领域前沿方向"世界模型"的局限性进行了深入探讨。

相关论文《Critiques of World Models》已发表于arXiv平台(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)采用通用表征空间表示潜在世界状态;3)设计能有效对表征进行推理的架构;4)选择适当的训练目标函数;5)确定世界模型在决策系统中的应用方式。

基于此,研究者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,并运用生成式和自监督学习框架。

据透露,PAN模型的详细信息和结果将在后续论文中公布。MBZUAI校长、CMU教授邢波在论文提交后表示,PAN模型即将发布27B参数的第一版,这将是首个可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为代表的学派从数据、表征、架构、目标和用途五个维度构建世界模型。

该学派提出了替代框架(如图4所示),其核心理念是"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"。

研究团队认为,虽然视频等感官数据量大,但信息冗余度高、语义含量低。相比之下,自然语言是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,并承载人类集体知识。

因此,实现通用人工智能不能偏重单一模态。视频、文本、音频等不同模态反映了经验的不同层面:视频捕捉物理动态,文本编码抽象概念。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。

关于表征方式的探讨

针对"世界状态应由连续嵌入表征"的观点,研究团队指出:

仅用连续嵌入表示世界状态存在脆弱性,难以应对感官数据的噪声和变异性。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题,语言正是这些概念的载体,为抽象推理提供稳定基础。

理论上,离散符号序列(语言)足以表达连续数据中的任意精度信息。通过增加序列长度扩展表达能力,远比扩大词汇表更高效。因此,最佳方案是采用混合表示,结合离散符号的稳健性和连续嵌入的细节捕捉能力。

关于模型架构的思考

针对"自回归生成模型注定失败"的观点,研究团队提出:

被批判的"编码器-编码器架构"在功能上仍是自回归的,并未真正解决误差累积问题。移除解码器可能导致潜在表示与真实世界脱节。

<p>更好的解决方案是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构,包含用于"生成式重构"的解码器。该架构由"增强的LLM+扩散模型"构成,既能确保与真实数据挂钩,又能通过分层抽象 隔离底层噪声。

关于训练目标的讨论

研究团队指出:

在潜在空间计算重构损失存在"平凡解崩溃"风险,模型可能将所有输入映射为常数。相比之下,基于数据空间的生成式重构目标要求模型预测真实观察数据,从根本上避免了崩溃问题。

潜在空间损失只是生成式损失的宽松"上界代理",即使潜在损失很低,也不能保证预测准确性。

关于应用方式的比较

研究团队认为:

模型预测控制(MPC)计算开销大,难以应对快速变化的环境。强化学习(RL)提供了更通用的范式,将计算成本从"决策时"转移到"训练时",使智能体能进行长远规划。

PAN世界模型的设计理念

PAN架构基于以下原则:1)涵盖所有体验模式的数据;2)结合连续与离散表示;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)利用RL训练智能体。

PAN通过分层、多级架构将感知、行动等要素串联,能够模拟现实世界中的可能性。其训练过程首先对各模块进行自监督预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。

PAN架构的优势在于数据处理效率,得益于其多尺度和分层世界观。它不仅能生成视频,更能作为内部沙盒用于模拟和预见未来。

研究团队强调,世界模型的核心在于模拟现实世界中的所有可能性,当前研究仍处于初级阶段。期望通过对现有思想的批判性分析及PAN架构的提出,推动世界模型理论的进一步发展。

由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存进行决策,这种方式更接近人类推理的灵活性,优于传统强化学习或MPC方法。

更 多技术细节请参阅论文原文。

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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。

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128k 并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

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128k 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。