世界模型存在五大硬伤遭邢波团队质疑,PAN新范式27B参数突破AGI瓶颈

2025-09-29 01:59:50 9872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语来生成输出。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。如果能够完美模拟环境中所有可能的未来状态,是否就能创造出更强大的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(可能自私的)个体会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣的人。人类能够完成各种复杂任务,这些能力都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能实现类似的多任务处理能力?

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,近日对AI领域最前沿的世界模型(World Models)展开了深入探讨,并指出了其局限性。

相关论文《Critiques of World Models》已发布在arXiv平台(论文链接:https://arxiv.org/abs/25 07.05169)。研究团队提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)采用通用表征空间表示潜在世界状态;3)设计有效的表征推理架构;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。

基于这些维度,研究者提出了一种全新的世界模型架构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MBZUAI校长邢波教授透露,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提出了系统性批判。以Yann LeCun为代表的学派认为,世界模型应该关注"预测下一个表征"而非"预测 下一个数据"。研究者指出,虽然视频等感官数据量庞大,但其信息冗余度高、语义含量低;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。

在表征方式上,研究者反对仅使用连续嵌入表示世界状态,主张采用混合表示方法。这种方法结合了离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力,通过增加序列长度而非扩大词汇表来提升表达能力。

针对架构设计,研究团队认为自回归生成模型并非根本问题,提出采用分层的生成式潜在预测(GLP)架构。该架构通过生成式解码器确保模型与真实数据挂钩,同时利用分层抽象隔离底层噪声。

 在训练目标方面,研究者指出潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"风险,主张采用基于数据空间的生成式重构目标函数。这种方案能提供更稳定可靠的监督信号,避免模型学习到无意义的解。

关于应用方式,研究团队比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣,认为RL框架更具优势。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长期的战略规划。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:1)涵盖全模态数据;2)结合连续与离散表示;3)采用分层生成建模;4)基于观察数据的生成损失;5)通过RL训练智能体。该架构通过模块化组织感知输入,实现对不同体验层次的丰富内部模拟。

在训练过程中,PAN首先对各模块进行独立预训练,随后通过多模态数据实现模块对齐。这种多尺度和分层的方法显著提升了数据处理效率。研究者强调,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。

与传统强化学习智能体或MPC智能体不同,由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存进行决策,实现了更接近人类推理的灵活规划方式。研究者希望通过这些批判性分析和PAN架构的提出,推动世界模型理论与实践的进一步发展。

更多技术细节请参阅原论文。

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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:

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