世界模型遭邢波团队质疑五大技术硬伤,PAN架构27B参数开创通用AI新范式

2025-09-28 06:43:09 856次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟需深入审视与反思。

 

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、推理甚至创作能力。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。这引发了一个关键问题:如果我们能够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,人类的能力体系包含具体技能与深层复杂能力的有机组合。

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能性?

近期,来自卡耐基梅隆大学、沙特MBZUAI人工智能大学和加州大学圣迭戈分校的研究团队,针对AI领域最前沿的世界模型研究方向展开了深入探讨,揭示了其存在的局限性。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究团队提出了构建世界模型的五个关键维度:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构优化、目标函数选择以及决策系统应用。基于这些维度,他们创新性地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI Sys   tem)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。

值得关注的是,MBZUAI校长兼CMU教授邢波在论文提交后特别推荐了这项研究,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。

研究团队对现有世界模型提出了系统性质疑。以Yann LeCun为代表的学派主张世界模型应聚焦于"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"。对此,论文作者指出:虽然视频等感官数据量庞大,但信息冗余度高、语义密度低;而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,实现通用人工智能必须整合多模态数据,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,研究团队反对单纯使用连续嵌入,主张采用混合表示策略。他们认为,离散符号序列(语言)不仅能表达任意精度的连续信息,其序列扩展性也优于词汇表扩容。这种混合方法兼具离散符号的稳健性和连续嵌入的细节捕捉能力。

针对架构争议,论文驳斥了"自回归生成注定失败"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。

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有效避免模型崩溃,相比潜在空间损失能提供更可靠的监督信号。图8的理论分析表明,潜在损失仅是生成式损失的宽松上界,不能保证实际预测准确性。

关于应用范式,论文比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣。MPC存在计算量大、适应性差等局限,而RL通过将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行战略性长远规划。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:全模态数据覆盖、连续-离散混合表示、分层生成建模、基于观察数据的生成损失、以及RL驱动的体验模拟。其创新之处在于通过模块化组织原始感知输入,实现对体验的多层次模拟,显 著增强智能体的推理规划能力。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行自监督预训练,随后通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层架构不仅提升数据效率,还能促进跨模态泛化。作为功能强大的内部沙盒,PAN支持智能体进行模拟实验和未来预测,实现更接近人类思维的灵活推理。

研究团队强调,世界模型的本质在于模拟现实世界的所有可能性,当前研究仍处于初级阶段。他们期望通过对流行思想的批判性分析以及 PAN架构的提出,推动世界模型理论与实践的突破性发展。

与传统强化学习或MPC方案不同,由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,基于当前信念和预期结果选择行动 ,实现更高效的规划方式。这种机制更接近人类推理的灵活性特征。

更多技术细节请参阅原始论文。

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