世界模型存在五大硬伤遭邢波团队质疑,PAN新架构突破多模态融合难题,27B参数通用模拟器即将发布

2025-09-29 01:37:59 4858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、推理乃至创作能力。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。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?对比人类认知:与ChatGPT不同,人类能力包含具体技能与深度复杂能力的层级划分。

以模拟推理为例:一个(可能出于自私动机的)个体通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣的人。人类能够执行各类复杂任务,这些都基于相同的大脑认知架构。是否存在一个AI系统也能实现这种全方位的能力?

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(World Models)展开了批判性研究。

论文《Critiques of World Models》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维度:1)筛选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)设计高效的表征推理架构;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。

基于这些维度,研究者提出全新架构PAN(Physical, A  gentic, and Nested AGI System)。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。MBZUAI校长邢波教授透露,首个可运行的27B参数版本即将发布,这将是首个通用世界模拟器。

世界模型的五大批判维度

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展开批判:

数据模态:虽然视频数据量庞大,但信息冗余度高而语义密度低。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"等抽象概念。因此,通用AI必须融合多模态数据,任何单一模态的偏重都会导致关键信息缺失。

表征方式:单纯依 赖连续嵌入表征世界状态存在脆弱性,难以应对感知数据的噪声。人类通过将感知归类为离散概念(语言载体)来实现稳健认知。最佳方案是混合表示:既保留离散符号的稳健性,又利用连续嵌入捕捉感官细节。

架构设计:反对者认为自回归生成模型注定失败,但研究发现替代方案仍无法避免误差累积。更优解是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强LLM+扩散模型"实现噪声隔离与稳健推理。

训练目标: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能提供稳定监督信号。理论证明潜在损失只是生成损失的宽松上界,不能保证真实预测准确性。

应用范式:模型预测控制(MPC)计算开销大且视野有限,强化学习(RL)通过将计算成本转移到训练阶段,能实现更灵活的战略规划。

PAN架构的创新突破

PAN世界模型基于五大设计原则:1)全模态数据覆盖;2)连续-离散混合表示;3)分层生成建模;4)观测数据驱动的生成损失;5)RL训练框架。其核心优势在于:

通过模块化组织原始感知输入,构建多层级内部模拟空间。采用预训练-对齐策略,先独立训练各模态模块(LLM处理文本,扩散模型处理视频),再通过多模态数据进行整合。这种分层世界观显著提升数据处理效率。

作为通用生成模型,PAN不仅能模拟现实可能性,更可作为"内部沙盒"支持智能体的实验性推理。与传统RL智能体不同,PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,实现接近人类灵活性的高效规划。

研究者强调,世界模型的本质是模拟现实所有可能性,当前研究仍处初级阶段。期望通过批判性分析和PAN架构的提出,推动更强大世界模型的发展。更多技术细节请参阅原始论文。

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- 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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