世界模型面临五大技术挑战遭学界质疑,邢波团队提出PAN新架构突破AGI瓶颈

2025-09-28 20:41:15 3663次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型架构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汇来生成输出。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。那么,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,人类的能力构成具有明确的技能层级和深度复杂性。

举例来说,当面对一个哭泣的人时,人类会通过心理模拟多种可能的结果(即使有时出于自私动机)来决定如何行动。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AI系统也能具备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领域最前沿的世界模型技术进行了深入探讨,并指出了其局限性。

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个关键要素:训练数据的准备、通用表征空间的设计、推理架构的优化、目标函数的选择,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、多级的混合连续/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模型的详细研究成果将很快公布。值得注意的是,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。

论文对当前世界模型提出了系统性质疑。以Yann LeCun为代表的学派认为,构建世界模型需要关注五个维度:数据、表征、架构、目标和用途。该学派提出了"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的创新框架。

研究团队指出,虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高且语义密度低。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。因此,实现通用人工智能不能偏重单一模态,必须整合视频、文本、音频等多模态数据,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法,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。这种混合方式通 过增加序列长度来扩展表达能力,比单纯扩大词汇表更为高效。

针对架构设计,论文反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点, 提出采用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挂钩,同时利用分层抽象隔离底层噪声,实现更强大的推理能力。

在训练目标方面,研究证明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,有效避免模型崩溃风险。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。

关于模型应用,论文比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣。虽然MPC在决策时需要反复模拟,计算开销大,但RL通过将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行更具战略性的长远规划。

基于这些分析,PAN架构确立了五项核心设计原则:多模态数据整合、混合表示法、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,显著增强了智能体的推理和规划能力。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行独立预训练,再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。特别值得注意的是,PAN不仅是视频生成器,更 是一个功能丰富的内部沙盒 ,支持模拟、实验和未来预测。

研究团队强调,世界模型的终极目标不是生成视频或虚拟现实,而是模拟现实世界中 的所有可能性。目前的研究范式仍处于初级阶段。通过对现有世界模型思想的批判性分析,以及PAN架构的提出,研究团队希望能推动更强大世界模型的理论发展和实践应用。

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,在决策时能基于当前信念和预期结果选择最优行动,实现了更接近人类推理的灵活规划方式。

更多技术细节请参阅论文原文。

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