邢波团队揭露世界模型五大缺陷并提出PAN新架构,通用AI新范式27B参数世界模拟器即将发布

2025-09-29 06:06:14 1197次浏览

  

机器之心专题报道

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。这种机制使其展现出接近人类水平的对话、推理乃至创作能力。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。一个值得思考的问题是: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?对比人类认知可以发现,与ChatGPT不同,人类能力包含具体技能与深度复杂能力的多层级结构。

以模拟推理为例:当一个人(可能出于自私动机)通过心理模拟多种可能结果来帮助哭泣者时,展现的正是这种复杂认知能力。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(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,揭示了其存在的局限性。

相关论文《Critiques of World Models》已公开发表(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。MBZUAI校长、CMU教授邢波在论文发表后特别推荐了这项研究,并透露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,构建世界模型需要平衡数据、表征、架构、目标和用途五个维度。该学派提出了替代框架(如图4所示),其核心理念是"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"。

研究团队指出:虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高而语义含量低。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,承载着人类的集体知识。因此,通向AGI的道路不能偏重单一模态,必须融合视频、文本、音频等多模态数据,才能全面理解世界并处理多样化任务。

在表示方式方面,研究团队主张采用混合表示法。单纯依赖连续嵌入表示世界状态存在脆弱性,难以应对感官数据中的噪声和变异。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,离散符号序列可以表达连续数据中任意精度的信息,通过增加序列长度就能有效扩展表达能力。因此,最佳方案是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,研究团队 认为自回归生成模型并非不可取。被批判的"编码器-编码器架构"虽然在潜在空间进行确定性预测,但仍需递归预测未来状态,无法避免误差累积问题。更严重的是,移除解码器可能导致潜在表示与真实世界脱节。更好的解决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,同时利用分层抽象隔离底层噪声。

在训练目标方面,研究团队强调基于数据空间的生成式重构目标的重要性。潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"风险,而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。图8的理论分析表明,潜在空间损失只是生成式损失的上界代理,低潜在损失并不能保证预测准确性。

关于模型应用,研究团队更倾向于强化学习(RL)框架而非模型预测控制(MPC)。MPC需要反复模拟潜在状态和优化动作,计算开销大且视野有限。相比之下,RL将世界模型作为模拟器,将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行长期战略规划。

基于这些批判性分析,PAN架构确立了五项设计原则:1)覆盖全体验模式的数据;2)结合连续与离散表示;3)基于增强LLM的分层生成建模;4)以观察数据为基础的生成损失;5)通过RL训练智能体。PAN通过分层、多级架构将感知、行动、信念等要素有机结合,能够模拟现实世界中的可操作性可能。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行自监督预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层架构显著提升了数据处理效率。研究团队特别指出,世界模型的核心价值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。目前的研究范式仍处于初级阶段,期望通过批判性分析和PAN架构的提出,推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的模拟推理智能体展现出独特优势。不同于传统的强化学习智能体或MPC智能体,它利用预计算模拟缓存,在决策时能根据当前信念和预期结果选择行动,实现更高效灵活的规划方式,更接近人类推理的灵活性。

欲了解更详细的技术内容,请参阅论文原文。

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