世界模型面临五大挑战?邢波团队提出PAN新架构破解AGI难题,27B参数通用模拟器即将问世,多模态整合引领AI新范式

2025-09-28 19:29:13 7568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,大型语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出内容。这种机制使得模型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。我们不禁思考:若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?对比人类认知可以发现,与ChatGPT不同,人类能力由具体技能和深度复杂能力共同构成。

以模拟推理为例:当一个人(可能存在自私动机)面对哭泣者时,会通过心理模拟多种可能结果来决定帮助行为。人类能够执行广泛复杂任务的能力,都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能实现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研究方向展开了深入探讨。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:h ttps://arxiv.org/abs/2507.05169),研究者系统阐述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)设计有效的表征推理架构;4)选择恰当的训练目标函数;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,并整合了生成式与自监督学习框架。据研究者透露,PAN模型的详细技术细节和实验结果将在后续论文中公布。值得注意的是,MBZ UAI校长兼CMU教授邢波在论文提交后特别转推,透露PAN模型即将发布27B参数的第一版,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

研究团队对当前世界模型发展提出了系统性质疑。以Yann LeCun为代表的学派认为,世界模型的构建应聚焦于数据、表征、架构、目标和用途五个维度。该学派提出"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的替代框架。

在数据层面,研究者指出:虽然视频等感官数据体量庞大,但存在信息冗余度高、语义含量低的特点。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,承载着人类集 体智慧。因此,通向AGI的道路不能偏重单一模态,成功的世界模型必须整合视频、文本、音频等多模态数据,才能全面理解世界。

在表征方式上,研究团队反对单纯使用连续嵌入表示世界状态的主张。他们认为,人类认知通过将感知归类为离散概念来处理感官数据的噪声和变异性,而语言正是这些离散概念的载体。理论上,离散符号序列足以表达连续数据中的任意精度信息。因此,最佳方案是采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

针对架构设计,研究者反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点。他们提出分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强的LLM+扩散模型"构成分层世界模型,既能确保与真实数据的关联,又能通过分层抽象隔离底层噪声。

在训练目标方面,论文论证了基于数据空间的生成式重构目标函数的优越性。相比潜在空间损失可能导致的"平凡解崩溃"问题,生成式损失能提供更稳定可靠的监督信号。

关于模型应用场景,研究团队主张强化学习(RL)框架比模型预测控制(MPC)更具优势。RL将计算成本从决策时转移到训练时,使智能体能够进行更快速的反应和更长期的战略规划。

PAN世界模型基于以下核心设计原则:1)全模态数据覆盖;2)连续与离散表示结合;3)基于增强LLM的分层生成建模;4)观察数据驱动的生成损失;5)通过RL训练智能体。该架构通过分层、多级的混合表示,将感知、行动、信念等要素有机串联,形成能够模拟现实可能性的通用生成模型。

在训练策略上,PAN首先通过自监督方式预训练各模态专用模块,随后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,既建立了扎实的知识基础,又促进了跨模态泛化能力。

研究团队特别强调,世界模型的本质不在于生成视频或虚拟现实,而在于模拟现实世界中的所有可能性。当前的研究范式仍处于初级阶段。他们希望通过批判性分析现有思想并提出PAN架构,能够推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的智能体展现出独特优势:不同于传统RL智能体或MPC方案,它利用预计算模拟缓存,基于当前信念和预期结果选择行动,实现了更接近人类推理方式的灵活规划能力。

更多技术细节请参阅论文原文。

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