世界模型研究遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN新架构突破多模态融合与混合表示瓶颈

2025-09-28 10:52:03 3010次浏览

  

机器之心特别报道

当前的世界模型研究领域亟需批判性审视。虽然大语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个单词来生成输出,其展现的对话、推理和创作能力已接近人类水平,但以ChatGPT为代表的现有模型与真正的通用人工智能(AGI)仍存在显著差距。

人类智能具有独特的层次结构,包含具体技能与深度复杂能力的区分。例如,当面对一个哭泣的人时,人类会通过心理模拟多种可能结果来采取行动。这种基于统一认知架构处理多样化任务的能力,正是当前AI系统所欠缺的。

来自卡耐基梅隆大学、沙特MBZUAI大学和加州大学圣迭戈分校的研究团队近日发表论文《Critiques of World Models》,深入探讨了世界模型这一 前沿领域的局限性。研究聚焦五个关键维度:训练数据准备、通用表  征空间构建、推理架构设计、目标函数选择以及决策系统应用。

研究团队提出创新的PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)架构,该模型采用分层、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MBZUAI校长邢波教授透露,首个27B参数的PAN模型即将发布,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

论文对世界模型研究提出了多维度批判:

在数据层面,研究指出单一模态的局限性。虽然视频数据量庞大,但信息冗余度高;而自然语言作为高度压缩的抽象形式,能编码物理现实和抽象概念。因此,成功的世界模型必须融合多模态数据。

在表征方面,研究反对单纯使用连续嵌入,主张混合表示方法。离散符号序列(如语言)能提供稳健的概念基础,而连续嵌入则可捕捉感官细节,二者结合才能实现最优效果。

针对架构争议,研究团队认为自回归生成模型并非根本问题。他们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"组合,既能保持与真实数据的关联,又能实现鲁棒推理。

在目标函数设计上,研究强调基于数据空间的生成式重构目标比潜在空间方法更具优势,能有效避免模型崩溃问题,提供更可靠的监督信号。

关于模型应用,研究主张强化学习(RL)框架优于模型预测控制(MPC)。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,而MPC则受 限于实时计算压力。

PAN架构的创新性体现在:多模态数据整合、混合表示系统、分层生成建模、基于观察的生成损失,以及RL驱动的体验模拟。该模型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。

训练过程中,PAN首先 对各模块进行独立预训练,随后通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层策略显著提升了数据处理效率,使模型能够充分利用感官信息建立知识基础,并通过LLM实现跨模态泛化。

研究团队强调,世界模型的本质是模拟现实世界中的所有可能性,而非简单的媒体生成。PAN架构作为一个内部沙盒,支持智能体进行模拟、实验和未来预测,为实现更接近人类推理的灵活规划方式奠定了基础。

这项研究通过批判性分析现有范式,提出了建设性的改进方案,为开发更强大的世界模型指明了方向。更多技术细节请参阅原始论文。

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选择👵:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 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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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

《DroPout》动漫在线观看并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

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