世界模型存在五大硬伤?卡耐基梅隆团队提出PAN新架构,27B通用模拟器将重塑AGI发展路径

2025-09-28 10:54:39 5838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、推理甚至创作能力已接近人类水平。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,是否就能创 造出更强大的人工智能?值得注意的是,人类的能力构成包含具体技能和深度复杂能力的区分,这与当前的大模型存在本质差异。

以人类推理为例: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。人类能够执行各种复杂任务,这些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,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。

在论文《Critiques of World Models》(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169)中,研究人员提出了构建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)采用通用表征空间来表示潜在世界状态;3)设计能有效推理表征的架构;4)选择正确的训练目标函数;5)确定世界模型在决策系统中的应用方式。

基于这些维度,研究团队提出了一种全新的世界模型架构PAN(Physica l, Agentic, and Nested AGI System)。该架构采用分层、多级和混合连续/离散表示,并整合了生成式与自监督学习框架。据透露,PAN模型即将发布27B的第一版,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多维度 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、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,还能编码抽象概念。因此,通往AGI的道路必须融合多模态数据。

在表征方面,单纯使用连续嵌入表示世界状态存在脆弱性。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。

关于架构,研究团队认为自回归生成模型并非缺陷所在。他们提出了分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过生成式解码器确保模型与真实数据挂钩,同时利用分层抽象隔离底层噪声。

在训练目标上,基于数据空间的生成式重构目标函数能提供更稳定的监督信号,避免潜在空间学习中可能出现的"平凡解崩溃"问题。

就应用方式而言,强化学习(RL)框架比模型预测控制(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)多模态数据覆盖;2)连续与离散表示结合;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,实现对各层体验的丰富内部模拟,从而增强智能体的推理能力。

在训练过程中,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。这种分阶段策略使其能够充分利用感官信息建立知识基础,并借助LLM实现跨模态泛化。

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 ,而非简单的视频生成。他们希望通过这些批判性分析和提出的PAN架构,推动世界模型理论与实践的进一步发展。

由PAN驱动的智能体采用预计算模拟缓存,在决策时能基于当前信念和预期结果选择行动,实现更接近人类推理的灵活规划方式。

更多技术细节请参阅原论文。

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☎营销(sem)——精准流量的快速获取

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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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。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

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:

麻豆➕传媒➕国产➕ 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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