世界模型遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN新范式27B参数突破AGI瓶颈

2025-09-28 10:21:45 3320次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟待深入审视与反思。

众所周知,大型语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出内容。这种机制所产生的对话交流、逻辑推理乃至创意创作能力,已经展现出接近人类智能的水平。

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。一个值得思考的问题是:如果我们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?对比人类智能可以发现,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区分。

举例说明:当面对一个哭泣的人时,个体(可能出于自私动机)会通过心理模拟多种可能结果来采取行动。

人类能够执行广泛的复杂任务,这些能力都建立在统一的大脑认知架构之上。那么,是否存在一个同样能完成所有这些任务的人工智能系统?

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以及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研究方向进行了深入探讨,并指出了其存在的局限性。

相关论文:《世界模型批判》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)设计能有效进行表征推理的架构;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。

基于这些维度,研究者提出了一种创新的世界模型架构PAN(物理性、主体性和嵌套式AGI系统)。该架构采用分层、多级和混合连续/离散表示方式,并整合了生成式与自监督学习框架。

研究团队透露,关于PAN世界模型的具体细节和实验结果将在后续论文中公布。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。

关于世界模型的学术争论

以Yann LeCun为代表的学术流派从数据、表征、架构、目标和用途五个维度对世界模型提出了批判性观点 。该学派还提出了替代性框架(如图4所示),其核心理念强调"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"。

研究团队的主要观点包括:

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,承载着人类集体智慧。

因此,实现通用人工智能不能偏重单一模态。视频、文本、音频等不同模态反映了经验的不同层面:视频记录物理动态,文本编码抽象概念。一个成功的世界模型必须整合所有这些分层数据,才能全面理解世界并处理多样化任务,忽略任何层面都会导致关键信息缺失。

表征方式的探讨:连续、离散还是混合?

针对"世界状态应该用连续嵌入表征"的主张,研究团队指出:

单纯依赖连续嵌入表示世界状态存在脆弱性,难以应对感官数据固有的噪声和变异性。人类认知通过将原始感知归类为离散概念来解决这个问题,而语言正是这些离散概念的载体,为抽象推理提供了稳定基础。

理论上,离散符号序列(语言)足以表达连续数据中的任意精度信息。通过增加序列长度来扩展表达能力,远比扩大词汇表更高效(如图5所示)。因此,最佳方案是采用混合表示方法,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

架构设计:自回归生成模型的合理性

针对"自回归生成模型注定失败"的论点,研究团队反驳道:

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, 但本质上仍是自回归的,并未真正解决误差累积问题。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的生成式潜在预测(GLP)架构(如图6右半部分)。该架构包含用于"生成式重构"的解码器,其核心是由"增强的LLM+扩散模型"构成的分层世界模型。这种设计既能确保模型与真实数据关联,又能通过分层抽象隔离底层噪声。

训练目标:数据空间与潜在空间的权衡

针对"概率性数据重构目标不可行"的观点,研究团队认为:

在潜在空间计算重构损失存在"平凡解崩溃"风险(如图7左半部分),模型可能将所有输入映射为常数来使损失归零。相比之下,基于数据空间的生成式重构目标(如图7右半部分)要求模型预测真实观察数据,从根本上避免了崩溃问题。

图8进一步说明,潜在空间损失只是生成式损失的一个宽松上界代理。即使潜在损失很低,也不能保证模型在真实世界中的预测准确性。

应用方式:MPC与RL的对比

针对"世界模型应优先用于模型预测控制(MPC)"的主张,研究团队指出:

MPC在决策时需要反复进行状态模拟和动作优化(如图9左半部分),导致计算开销巨大,难以应对快速变化的环境。相比之下,强化学习(RL)提供了一个更通用的范式(如图9右半部分),将巨大计算成本从决策时转移到训练时,使智能体能够进行更具战略性的规划。

PAN世界模型的创新设计

基于对现有世界模型的批判性分析,研究团队提出了PAN架构的设计原则:1)涵盖所有体验模式的数据;2)结合连续与离散表示;3)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架构通过分层、多级和混合表示,将感知、行动、信念等要素有机整合。作为通用生成模型,PAN 能够模拟现实世界中的可操作性,支持智能体进行有目的的推理。该架构通过模块化组织原始感知输入,实现对每层体验的更丰富内部模拟。

在训练策略上,PAN首先通过自监督方式独立预训练各模块(如用LLM处理文本,用扩散模型处理视频),随后通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度和分层的方法显著提升了数据处理效率。

研究团队还概述了利用世界模型进行模拟推理的智能体架构。PAN不仅作为视频生成器,更作为一个丰富的内部沙盒,支持模拟、实验和未来预测。

最后,研究者强调,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。当前的研究范式仍处于初级阶段。通过对流行思想的批判性分析以及PAN架构的提出,研究团队希望能推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的智能体采用了一种创新的推理方式:与传统强化学习智能体或MPC智能体不同,它利用PAN生成的预计算模拟缓存,根据当前信念和预期结果选择行动,实现了更接近人类推理灵活性的规划方式。

欲了解更多技术细节,请参阅原始论文。

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