世界模型遭质疑?邢波团队揭露五大技术瓶颈并提出PAN新架构,通用AI新突破:27B版PAN模型将成首个可运行世界模拟器

2025-09-28 06:41:15 1949次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状值得深入反思与批判。

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。这引发了一个关键问题:如果我们能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?值得注意的是,与ChatGPT不同,人类的能力构成包含具体技能与深度复杂能力的区分。

以人类推理为例: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。人类能够执行各种复杂任务,这些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领域最前沿的世界模型(World Models)展开了深入探讨,揭示了其存在的局限性。

研究团队在论文《世界模型批判》中指出了构建世界模型的五个关键维度: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表示潜在世界状态;3)设计能有效进行表征推理的架构;4)选择正确的训练目标函数;5)确定世界模型在决策系统中的应用方式。

基于这些见解,研究者提出了一种创新的世界模型架构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。据透露,PAN模型的27B第一版即将发布,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

研究团队特别强调,通往AGI的道路不能偏重单一模态。虽然视频数据量大,但信息冗余度高;而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,还能编码抽象概念。因此,成功的世界模型必须融合多种模态数据。

在表示方式上,研究者主张采用混合表示策略,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。架构方面,他们提出分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过生成式解码器确保模型与真实数据的关联性。

关于训练目标,研究证明基于数据空间的生成式重构目标能提供更可靠的监督信号。在应用层面,强化学习(RL)框架被证明比模型预测控制(MPC)更具优势,能够支持更长期的战略规划。

PAN架构的创新之处在于:通过模块化组织原始感知输入,实现对体验的多层次模拟;采用预训练-对齐策略提升数据处理效率;作为内部沙盒支持智能体的模拟推理。这种设计使智能体能够进行更接近人类思维方式的灵活规划。

研究者最后指出,当前世界模型的发展仍处于初级阶段。他们希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理论发展和实践创新。

更多技术细节请参阅原论文:Critiques  of World Models(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169)



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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:

王馨瑶的全课ins图片 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。

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