世界模型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

2025-09-29 02:34:49 1657次浏览

  

机器之心专题报道

当前世界模型的发展现状亟待反思与批判。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出。这种机制使其展现出接近人类水平的对话、推理乃至创作能力。然而,以ChatGPT为代表的大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在显著差距。设想若能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,人类能力由具体技能和深度复杂能力共同构成。

举例说明:一个可能带有私心的人,会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣者。

人类能够基于相同的大脑认知架构完成各种复杂任务。那么,是否存在能同样胜任所有任务的人工智能系统?近日,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领域前沿方向——世界模型(World Models)的局限性展开了深入探讨。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究人员提出了构建世界模型的五大关键要素:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构优化、目标函数选择,以及模型在决策系统中的应用方式。基于这些要素,团队创新性地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)架构,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。

研究团队透露,PAN世界模型的详细研究成果将很快发布。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模型即将推出27B参数的首个版本,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

针对世界模型的批判性思考主要集中在五个维度:数据、表征、架构、目标和用途。以Yann LeCun为代表的学派提出,世界模型应该"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"。

研究团队指出,虽然视频等感官数据体量庞大,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"正义"、"动机"等抽象概念,承载着人类集体智慧。因此,通向AGI的道路必须融合多模态数据——视频捕捉物理动态,文本编码抽象概念,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,研究团队主张采用混合表示:既保留离散符号的稳健性和可解释性,又利用连续嵌入捕捉感官细节。这种组合既能应对数据噪声,又能支持精确推理。

针对架构设计,团队反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点,提出分层生成式潜在预测(GLP)架构。该 架构通过生成式解码器确保模型与真实数据关联,同时利用分层抽象隔离底层噪声,实现更强大的推理能力。

关于训练目标,研究表明基于数据空间的生成式重构目标能提供更可靠的监督信号,有效避免模型崩溃问题。相比之下,仅依赖潜在空间损失可能导致模型学习到与真实世界脱节的表征。

在应用层面,研究论证了强化学习(RL)相比模型预测控制(MPC)的优势: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则受限于实时计算的高成本和有限的规划视野。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:全模态数据覆盖、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,以及通过RL训练智能体。该架构通过模块化组织原始感知输入,实现对不同层次体验的丰富内部模拟,显著增强智能体的推理规划能力。

在训练策略上,PAN首先对各模态模块进行独立预训练,随后通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层方法大幅提升了数据处理效率,使模型既能建立扎实的知识基础,又能实现跨模态泛化。

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理论并提出PAN架构,团队希望能推动世界模型研究的实质性进展。

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做出决策,实现更高效、灵活的规划方式——这种机制更接近人类推理的灵活性。

欲了解更多技术细节,请参阅论文原文。

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通过合理的推广策略,不仅能够增加网站的流量,还能提升品牌的知名度和用户的忠诚度,最终实现商业目标。希望本文为您的日wwwhd无码 之路提供一些参考和帮助,助力您在数字营销的浪潮中脱颖而出。