世界模型存在五大技术硬伤?卡耐基梅隆团队提出PAN新架构,27B版本将成首个通用模拟器

2025-09-28 11:32:38 3306次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型架构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。那么,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?值得注意的是,与ChatGPT不同,人类的能力体系包含具体技能与深度复杂能力的层级划分。

举例来说,一个可能出于自私动机的人,会通过心理模拟多种可能结果来决定是否帮助哭泣者。人类能够执行各类复杂任务,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系统也能具备这种通用能力?

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(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 /2507.05169)。研究团队提出了构建世界模型的五个关键维度:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构选择、目标函数制定以及在决策系统中的应用方式。

基于这些维度,研究者创新性地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)世界模型架构。该架构采用分层、多级的混合连续/离散表示,结合生成式与自监督学习框架。据透露,PAN模型的27B版本即将发布,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:

在数据层面,虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高而语义密度低。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。

在表征方式上,单纯依赖连续嵌入会因数据噪声而表现脆弱。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这个问题。最佳方案是采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

在架构设计方面,完全否定自回归生成模型并非明智之举。更好的解决方案是采用分层的生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强的LLM+扩散模型"构建分层世界模型,既能保持与真实数据的关联,又能隔离底层噪声。

在训练目标上,潜在空间重构损失存在"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,模型预测控制(MPC)计算开销大且视野有限,强化学习(RL)框架更具通用性和扩展性,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:多模态数据整合、连续与离散表示结合、分层生成建模、基于观察数据的生成损失、以及RL驱动的智能体训练。该架构通过模块化组织原始感知输入,实现对不同体验层次的丰富内部模拟。

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。这种分阶段训练方式显著提升了数据处理效率。更重要的是,PAN不仅是视频生成器,更是一个功能丰富的内部沙盒,支持模拟、实验和未来预测。

研究团队强调,世界模型的本质在于模拟现实世界中所有可能性,而非简单的媒体生成。通过批判性分析现有范式并提出PAN架构,他们希望能推动更强大世界模型的发展。在具体应用中,PAN驱动的智能体能够利用预计算模拟缓存,实现接近人类推理效率的决策过程。

更多技术细节请参阅原始论文。

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