世界模型存在五大硬伤遭邢波团队质疑,PAN新架构提出27B通用模拟器破局AGI瓶颈

2025-09-29 06:37:57 3634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单词来生成输出。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能水平。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。那么,若能完美模拟环境中所有可能的未来,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。

举例来说,一个(可能带有私心的)人会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣的人。人类能够执行各种复杂任务,这些能力都建立在相同的大脑认知架构之上。那么,是否存在一个AI系统也能完成所有这些任务?

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)的研究团队对AI领域最前沿的世界模型(World Models)进行了深入探讨,并指出了其局限性。

相关论文《Critiques of World Models》已发布在arXiv上(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169)。研究团队提出了构建和训练世界模型的五个关键方面:1)识别并准备包含目标世界信息的训练数据;2)采用通用表征空间来表示潜在世界状态;3)设计能有效对表征进行推理的架构;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,并运用生成式和自监督学习框架。MBZUAI校长、CMU教授邢波在论文提交后表示,PAN模型即将发布27B的第一版,这将是首个可运行的通用世界模拟器。

研究团队特别对世界模型的五个维度进行了批判性分析:数据、表征、架构、目标和用途。他们指出,虽然 视频等感官数据量大,但信息冗余度高、语义含量低;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。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多种数据模态。

在表征方面,研究团队主张采用混合表示方法,结合离散 符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。在架构方面,他们提出分层生成式潜在预测(GLP)架构优于单纯的编码器-编码器架构。在目标函数方面,基于数据空间的生成式重构目标被认为能提供更可靠的监督信号。

关于世界模型的应用方式,研究团队认为强化学习(RL)比模型预测控制(MPC)更具优势。RL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世界模型基于以下设计原则:1)涵盖所有体验模式的数据;2)结合连续与离散表示;3)分层生成建模;4)基于观察数据的生成损失;5)利用RL训练智 能体。该架构通过模块化组织  原始感知输入,实现对不同层次体验的丰富内部模拟。

在训练过程中,PAN首先通过自监督方式预训练各模块,随后通过多模态数据进行对齐整合。其优势在于数据处理效率和多尺度世界观。研究团队强调,世界模型的核心在于模拟现实世界中的所有可能性,而非单纯生成视频或虚拟现实。

由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存进行决策,这种 方式比传统RL或MPC更高效灵活,更接近人类推理模式。研究团队希望通过这些批判性分析和PAN架构的提出,能推动世界模型理论的进一步发展。

更多技术细节请参阅原论文。

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