世界模型遭遇五大硬伤挑战?邢波团队提出PAN新架构,27B参数通用模拟器即将发布,AI领域迎来颠覆性突破

2025-09-28 11:13:08 7122次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟待深入反思与批判性审视。

众所周知,大型语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出内容。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。这引发了一个关键思考:若能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,人类智能与ChatGPT存在本质区别——人类能力体系包含具体技能与深度复杂能力的层级划分。

以模拟推理为例:当面对一个哭泣者时,人类(即使是出于自私动机)能够通过心理模拟多种可能结果来采取行动。人类之所以能执行广泛复杂任务,都源于相同的大脑认知架构。那么,是否存在能实现类似全能表现的人工智能系统?

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,针对AI领域最前沿的世界模型研究方向展开了深度探讨,并揭示了其固有局限性。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究者系统阐述了构建世界模型的五大核心要素:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构优化、目标函数选择以及决策系统集成。基于这些要素,团队创新性 地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)架构——该框架采用分层多级设计,融合连续/离散混合表示,并运用生成式与自监督学习范式。

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

研究团队对当前世界模型理论进行了多维批判:

在数据层面,研究者指出视频等感官数据虽体量庞大但信息冗余度高,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,更能编码抽象概念。因此,通用AI的发展必须兼顾多模态数据融合。

在表征方式上,研究否定了单一连续嵌入的主张,提出混合表示方案——既保持离散符号的稳健性与可解释性,又利用连续嵌入捕捉感官细节,实现优势互补。

针对架构设计,研究团队为自回归生成模型正名,提出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,既确保数据关联性又实现噪声隔离。

在训练目标方面,研究论证了基于数据空间的生成式重构目标能有效避免模型崩溃,相比潜在空间损失提供更可靠的监督信号。

关于应用范式,研究支持强化学习(RL)框架优于模型预测控制(MPC),因其将计算成本转移至训练阶段,更利于长期战略规划。

PAN架构的创新性体现在:多模态数据整合、混合表示系统、分层生成建模、观察数据驱动的损失函数,以及基于RL的智能体训练机制。该架构通过模块化组织原始感知输入,构建起连接感知、行动、信念等多要素的编码器-解码器管道,形成可操作的世界模拟能力。



在训练策略上,PAN采用分阶段方案:先通过自监督预训练各模态专用模块,再通过多模态数据进行对齐整合。这种多尺度分层设计显著提升了数据处理效率,既建立扎实的知识基础,又促进跨模态泛化。

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的全部可能性。当前研究范式仍处于初级阶段,期望通过这项批判性研究与PAN架构的提出,能推动世界模型理论与实践的突破性发展。

由PAN驱动的智能体展现出独特优势:相比传统RL智能体或MPC方案,其利用预计算模拟缓存实现高效决策,更接近人类推理的灵活性。这种架构为AI系统赋予了预见性规划和目的性行动的能力。

更多技术细节与研究数据,请参阅原始论文。

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