世界模型面临五大核心挑战被质疑,邢波团队提出PAN新架构突破AGI瓶颈

2025-09-28 12:16:19 8977次浏览

  

机器 之心报道

当前的世界模型发展现状值得深入反思。

众所周知,大型语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个词来生成输出。这种机制使其展现出的对话、推理乃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,是否就能创造出真正强大的AI?对比人类认知:与ChatGPT不同,人类能力包含具体技能与深度复杂能力的多维度区分。

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如何帮助哭泣者。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系统也能实现这种通用能力?

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,对AI前沿领域"世界模型"的局限性展开了深入探讨。

在题为《Critiques of World Models》的论文中,研究者提出了构建世界模型的五大关键要素:1)筛选包含目标世界信息的训练数据;2)建立通用表征空间来呈现潜在世界状态;3)设计高效的表征推理架构;4)选择合适的训练目标函数;5)明确世界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架构(Physical, Agentic, and Nested AGI System)。该架构采用分层、多级的混合连续/离散表示,结合生成式与自监督学习框架。据透露,P AN模型的首个27B版本即将发布,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的批判性思考:

在数据层面,虽然视频等感官数据量庞大,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,还能表达"正义"等抽象概念。因此,通向AGI的道路必须融合多模态数据,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,单纯依赖连续嵌入存在明显局限。人类认知通过将感知归类为离散概念来处理感官噪声,语言正是这些概念的载体。最优方案应采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

针对架构设计,研究团队认为自回归生成模型并非缺陷根源。相反,移除解码器的方案可能导致潜在表示与真实世界脱节。他们提出的分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强型LLM+扩散模型"的组合,既能保持与真实数据的关联,又能实现更强大的推理能力。

在训练目标方面,潜在空间重构损失存在"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。研究证明,潜在损失仅是生成式损失的一个宽  松上界,不能确保真实预测的准确性。

关于应用方式,模型预测控制(MPC)存在计算量大、视野有限等局限。相比之下,强化学习(RL)框架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世界模型基于五大设计原则:多模态数据覆盖、混合表示、分层生成架构、基于观察的生成损失、以及RL训练机制。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。其预训练-对齐策略既能建立感官知识基础,又能促进跨模态泛化能力。

与传统方法不同,PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,在决策时根据当前信念和预期结果选择行动,实现了更接近人类推理的灵活规划方式。

研究团队强调,世界模型的本质是模拟现实世界中的所有可能性,当前研究仍处于初级阶段。他们希望通过批判性分析和PAN架构的提出,推动更强大世界模型的理论发展和实践创新。

更多技术细节请参阅原论文。

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