世界模型面临五大挑战被邢波团队提出新范式PAN架构破解,27B参数通用世界模拟器即将问世

2025-09-29 10:41:26 3448次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟需深入审视与反思。

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的对话、推理乃至创作能力已接近人类智力水平。然而,以ChatGPT为代表的现有大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在明显差距。设想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: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:一个(可能带有私心的)个体会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣者。

人类能够执行各种复杂任务,这些能力都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个能同样完成所有这些任务的人工智能系统?

近期,来自卡耐基梅隆大学(CMU)、沙特穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学(MBZUAI)和加州 大学圣迭戈分校(UCSD)的研究团队针对AI领域最前沿的世界模型(World Models)技术展开了深入探讨。

研究论文:《世界模型批判》论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169

研究团队指出构建世界模型需要关注的五个关键维度: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。

基于这些维度,研究团队提出全新世界模型架构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。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,这将成为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"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的核心思想。

研究团队指出: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。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融合视频、文本、音频等多模态数据。

表征方式:连续、离散 还是混合?

针对"世界状态应由连续嵌入表征"的主张,研究团队认为:仅用连续嵌入表示世界状态具有脆弱性,难以应对感官数据中的噪声和变异性。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这个问题,语言正是这些概念的载体。理论上,离散符号序列足以表达任意精度的连续信息。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。

架构设计:自回归生成模型的优势

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。更好的方案是采用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挂钩,同时通过分层抽象隔离底层噪声。

训练目标:数据空间vs潜在空间

研究团队比较了两种训练目标:在潜在空间计算重构损失的方法存在"平凡解崩溃"风险;而基于数据空间的生成式重构目标能提供更稳定可靠的监督信号。理论分析表明,潜在空间损失只是生成式损失的一个宽松上界。

应用方式:MPC与RL的对比

模型预测控制(MPC)需要反复模拟潜在状态,计算开销大;而强化学习(RL)将世界模型作为模拟器,将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行更长期的战略规划。

PAN世界模型的创新设计

PAN架构基于五大设计原则:1)覆盖全体验模态的数据;2)连续与离散表示结合;3)基于增强LLM的分层生成建模;4)基于观察数据的生成损失;5)通过RL训练智能体。

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操作性。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的数据处理效率得益于其多尺度分层世界观。

研究团队认为,世界模型的核心在于模拟现实世界中的所有可能性,而非简单的视频生成。通过批判性分析现有思想和提出PAN架构,希望能推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存进行决策,相比传统RL或MPC智能体,实现了更高效、灵活的规划方式,更接近人类推理的灵活性。

更多技术细节请参阅原论文。

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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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