世界模型技术遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN新架构27B参数突破AGI模拟瓶颈

2025-09-28 12:33:45 9627次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型技术仍存在诸多值得反思的问题。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个词汇来生成输出内容。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。如果能够完美模拟环境中所有可能的未来状态,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,人类能力由具体技能和深度复杂能力共同构成。

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的人。人类能够完成各种复杂任务,这些能力都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个同样全能的人工智能系统?

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,针对AI领域最前沿的世界模型(World Mode ls)技术展开了深入探讨,揭示了其局限性。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究人员系统性地指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、目标函数确定以及决策系统应用。基于这些分析,团队提出了一种创新的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,并整合了生成式与自监督学习框架。

研究团队透露,PAN模型的具体细节和实验结果将在后续论文中公布。值得注意的是,MBZUAI校长兼CMU教授邢波在论文提交后特别推荐了这项研究,并透露PAN模型即将发布首个27B参数版本,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

论文对当前主流世界模型提出了深刻批判。以Yann LeCun为代表的学派主张世界模型应该基于"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的框架。作者团队指出,虽然视频等感官数据量庞大,但其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"正义"、"动机"等抽象概念。因此,通向AGI的道路必须整合多模态数据,任何单一模态的偏重都会导致关键信息缺失。

在表征方式上,作者批判了单纯依赖连续嵌入的主张,指出这种表示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一问题,而语言正是这些概念的载体。研究表明,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力,采用混合表示才是最佳方案。

针对架构设计,论文反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点,指出被批判的编码器-编码器架构本质上仍是自回归的。相反,作者推荐采用分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强的LLM+扩散模型"构成的分层世界模型,既能保持与真实数据的联系,又能隔离底层噪声。

在训练目标方面,研  究揭示了潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"的风险,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。图8的理论分析表明,潜在损失只是生成式损失的宽松上界,低潜在损失并不保证真实预测的准确性。

关于模型应用场景,论文比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣。MPC在决策时需要反复模拟,计算开销大且视野有限;而RL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,展现出更好的扩展性。

基于这些批判性分析,PAN架构确立了五项核心设计原则:全模态数据覆盖、连续-离散混合表示、基 于增强LLM的分层生成建模、数据驱动的生 成损失、以及RL训练框架。该架构通过分层、多级的混合表示,将感知、行动、信念等要素有机整合,形成能够模拟现实可能性的通用生成模型。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行模态特定的自监督预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层设计显著提升了数据处理效率,其中LLM模块有效促进了跨模态泛化能力。

研究团队特别强调,世界模型的本质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。当前的研究范式仍处于初级阶段。通过批判性分析现有思想并提出PAN架构,作者期望推动世界模型理论与实践的进一步发展。

与传统强化学习智能体或MPC方案不同,由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,能够基于当前信念和预期结果进行高效决策,展现出更接近人类推理的灵活性。更多技术细节请参阅原始论文。

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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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