世界模型遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN架构突破局限提出通用AI新范式

2025-09-29 07:03:42 4215次浏览

  

机器之心报道

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)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出。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,ChatGPT等大型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,人类能力由具体技能和深度复杂能力共同构成。

举例来说,人类可以通过心理模拟多个可能结果来帮助他人(即使动机可能是自私的)。人类能够完成各种复杂任务,这些都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能具备这种全面的能力?

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,对AI领域最前沿的世界模型研究方向进行了深入探讨,并指出了其局限性。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究人员提出了构建世界模型的五个关键要素: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)选择合适的训练目标函数;5)确定世界模型在决策系统中的应用方式。

基于这些要素,研究团队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,结合生成式与自监督学习框架。据悉,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。

论文对世界模型提出了多维度批判:

在数据层面,研究者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,还能编码抽象概念。因此,通用AI的发展不能偏重单一模态,必须融合视频、文本、音频等多模态数据。

在表征方面,研究反对仅用连续嵌入表示世界状态的观点。他们认为这种表示方式难以应对感官数据的噪声和变异性,而人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题。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。

在架构设计上,论文反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点。研究团队提出的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,又能实现更强大的推理能力。

关于训练目标,研究表明在潜在空间计算重构损失存在"平凡解崩溃"风险,而基于数据空间的生成式重构目标能提供更稳定的监督信号。

在应用方式上,论文比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣,指出RL框架更具通用性和灵活性,能够支持长期战略规划。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:1)全体验模式数据;2)连续与离散混合表示;3)分层生成建模;4)观察数据为基础的生成损失;5)通过RL训练智能体。该架构通过分层、多级表示将感知、行动等要素有机结合,能够模拟现实世界中的可操作性可能。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行独立预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层架构具有显著的数据处理效率优势。PAN不仅能生成内容,更能作为内部沙盒支持模拟和预测。

研究者强调,世界模型的终极目标不是简单的媒体生成,而是全面模拟现实世界的可能性。通过批判性分析和提出的PAN架构,希望能推动世界模型理论与实践的进一步发展。



与传统方法不同,由P AN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,在决策时能更高效地进行规划,这种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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