世界模型遭邢波团队质疑五大缺陷,PAN新架构27B参数突破AGI瓶颈

2025-09-28 11:56:40 7269次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型架构存在值得商榷之处。

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。这种机制赋予其接近人类水平的对话、推理乃至创作能力。然而,以ChatGPT为代表的现有大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在明显差距。人类智能包含具体技能与深层复杂能力的有机结合,这与当前AI系统形成鲜明对比。

以人类决策为例:当面对一个哭泣者时,人们会通过心理模拟多种可能结果(即使出于自私动机)来决定最佳应对方式。人类能够基于同一认知架构完成各种复杂任务,这引发了一个核心问题:是否存在能实现类似广度的人工智能系统?

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 戈分校的研究团队近日发表论文《Critiques of World Models》(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),深入探讨了世界模型这一AI前沿领域的局限性。

研究团队指出构建世界模型的五个关键维度:1)目标世界数据的识别与准备;2)通用表征空间的设计;3)高效推理架构的开发;4)训练目标的合理选择;5)决策系统的整合应用。基于这些维度,他们提出了新型世界模型架构PAN(Physical, Agentic  , and Nested AGI System),该架构采用分层混合表示,结合生成式与自监督学习框架。

MBZUAI校长邢波教授透露,PAN模型即 将发布27B参数版本,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

世界模型的理论批判

以Yann LeCun为代表的学派从数据、表征、架构、目标和用途五个维度对世界模型展开分析。该学派主张"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的框架。

数据模态争议:虽然视频数据量庞大,但其信息冗余度高而语义密度低。相比之下,自然语言是人类经验的高度抽象,不仅能描述物理现实,还能表达"正义"等抽象概念。因此,通用AI需要融合多模态数据,任何单一模态的偏重都会导致关键信息缺失。

表征方式探讨:针对"世界状态应完全用连续嵌入表示"的观点,研究者指出这种单一表示难以应对感知数据的噪声和变异性。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题。最佳方案是采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

架构设计争议:针对"自回归生成模型必然失败"的论断,论文指出被批判的编码器-编码器架构本质上仍是自回归的。更优方案是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过增强的LLM+扩散模型组合实现鲁棒推理。

训练目标选择: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可靠的监督信号。理论分析表明,潜在损失只是生 成式损失的宽松上界。

应用范式比较:模型预测控制(MPC)存在计算量大、视野有限等缺陷,而强化学习(RL)将计算成本转移到训练阶段,更适合长时程战略规划。

PAN世界模型创新

PAN架构基于五项核心原则:1)全模态数据覆盖;2)连续- 离散混合表示;3)分层生成建模;4)基于观察数据的生成损失;5)RL驱动的智能体训练。该架构通过模块化组织感知输入, 实现对体验的多层次模拟。

训练过程分为两个阶段:首先通过自监督预训练各模态专用模块(LLM处理文本,扩散模型处理视频),随后通过多模态数据进行对齐整合。这种策略既能建立扎实的知识基础,又能促进跨模态泛化。

PAN不仅作为生成模型,更是一个内部沙盒环境,支持智能体进行模拟实验和前瞻性推理。与传统RL智能体或MPC方案不同,PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,实现更接近人类的高效规划。

研究者强调,世界模型的本质在于模拟现实可能性,而非简单的媒体生成。通过批判性分析和PAN架构的提出,希望能推动更强大世界模型的发展。更多技术细节请参阅原始论文。

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