世界模型研究遭邢波团队质疑揭示五大缺陷,PAN架构27B参数开创通用AI模拟新范式

2025-09-28 11:56:56 6576次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型研究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词语来生成输出。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?值得注意的是,与ChatGPT不同,人类的能力构成包含具体技能与深度复杂能力的区分。

以人类推理为例:一个可能出于自私动机的个体,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,这些都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能实现这种全方位的任务处理能力?

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),研究者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)建立通用表征空间来表示潜在世界状态;3)设 计有效的表征推理架构;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  ,研究团队创新性地提出了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。据MBZUAI校长、CMU教授邢波透露,PAN模型即将发布27B参数的第一版,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系统性批判:

在数据层面,研究者指出虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高、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,还能编码抽象概念。因此,通用AI的发展必须兼顾多模态数据,才能全面理解世界。

在表征方式上,研究团队主张采用混合表示策略。纯连续嵌入难以应对感官数据的噪声和变异性,而人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题。理想的解决方案是结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

在架构设计方面,论文反驳了"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,研究表明在潜在空间计算重构损失存在"平凡解崩溃"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。

在应用方式上,论文比较了模型预测控制(MPC)与强化学习(RL)的优劣,指出RL框架更具通用性和扩展性,能够支持长期战略规划。

PAN世界模型基于以下核心设计原则:1)全模态数据覆盖;2)连续与离散表示结合;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。该架构通过模块化组织感知输入,实现对各层体验的丰富内部模拟,从而增强推理和规划能力。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行自监督预训练,随后通过多模态数据实现模块对齐。这种多尺度、分层的方法显著提 升了数据处理效率。研究者强调,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。

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,实现更接近人类推理的灵活规划方式。这种创新架构为开发更强大的世界模型提供了新思路。

更多技术细节请参阅论文原文。

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