世界模型面临五大挑战?邢波团队提出PAN新架构,27B参数通用模拟器即将发布

2025-09-28 08:50:55 1572次浏览

  

机器之心特别报道

当前世界模型的发展现状亟需理性审视与批判性思考。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话序列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为代表的现有大模型与真正  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?对比人类认知系统可以发现,与ChatGPT不同,人类能力体系呈现出具体技能与深层复杂能力的结构化特征。

以人类决策为例:当面对一个哭泣者时,个体(可能出于利己动机)会通过心理模拟多种可能结果来采取行动。这种能力源于人类大脑的统一认知架构,使其能够执行广泛而复杂的任务。那么,是否存在一个AI系统也能实现这种全方位的认知能力?

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,近期针对AI前沿领域——世界模型(World Models)的局限性展开了深入探讨。相关论文《Critiques of World Models》已发布于arXiv平台(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.051 69)。

研究团队系统性地提出了构建世界模型的五大核心要素:1)目标世界 数据的识别与准备;2)建立超越原始观察数据的通用表征空间;3)设计高效的表征推理架构;4)选择恰当的模型训练目标函数;5)明确世界模型在决策系统中的应用方式。基于这些原则,研究者创新性地提出了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,并整合了生成式与自监督学习框架。

值得注意的是,MBZUAI校长兼CMU教授邢波在论文发表后特别提及,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。关于该模型的详细研究成果将另文发表。

世界模型的理论批判

以Yann LeCun为代表的学术流派从数据、表征、架构、目标和应用五个维度,对世界模型构建提出了系统性反思。该学派主张采用"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的创新框架。

数据模态的平衡性
研究者指出,虽然视频等感官数据体量庞大,但存在信息冗余度高、语义密度低的局限。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"等抽象概念,承载着人类集体智慧。因此,通向AGI的道路必须兼顾多模态数据:视频捕捉物理动态,文本承载抽象思维,成功的世界模型需要整合这些分层信息。

表征形式的融合
针对"世界状态应仅用连续嵌入表示"的观点,研究团队提出了异议。他们认为,纯连续表示难以应对感官数据的噪声干扰。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题,而语言正是这种离散概念的载体。理论上,离散符号序列足以表达任意精度的连续信息,且通过延长序列扩展表达能力比扩大词汇量更高效。因此,理想的解决方案是采用混合表征体系。

架构设计的优化
针对"自回归生成模型必然失败"的论断,论文提出了反驳。研究表明,被批判的编码器-编码器 架构虽然在潜在空间进行确定性预测,但本质上仍是自回归过程,无法避免误差累积问题。更优的方案是采用分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强型LLM+扩散模型"的分层设计,既能保持与真实数据的关联,又能实现鲁棒推理。

训练目标的科学性
研究团队对比了潜在空 间与数据空间两种训练目标。前者存在"平凡解崩溃"风险,需要复杂的正则化约束;后者通过生成式重构要求模型预测真实观察数据,提供了更稳定的监督信号。理论分析表明,潜在空间损失只是生成式损失的宽松上界,不能确保实际预测准确性。

应用范式的选择
关于世界模型的应用方式,研究对比了模型预测控制(MPC)与强化学习(RL)的优劣。MPC在决策时需反复模拟潜在状态,计算开销大且视野有限;RL则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,展现出更好的扩展性。

PAN架构的创新突破< /h3>

基于上述批判性分析,PAN架构确立了五大设计原则: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R L驱动的体验模拟。该架构通过分层多级设计,将感知、行动、信念等要素有机串联,形成能够模拟现实可能性的通用生成模型。

在训练策略上,PAN首先对各模块进行模态特定的自监督预训练,后续通过多模态数据实现跨模态对齐。这种多尺度分层设计显著提升了数据处理效率,既可利用感官信息建立知识基础,又能通过LLM实现跨模态泛化。

特别值得关注的是,PAN不仅作为视频生成器,更构建了一个丰富的内部沙盒环境,支持模拟实验和未来预测。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。通过批判性剖析现有范式并提出PAN架构,该研究为世界模型的未来发展指明了新方向。

在具体应用中,PAN驱动的智能体采用预计算模拟缓存策略,相比传统RL智能体的反应式决策或MPC智能体的实时模拟,实现了更高效、灵活的规划方式,更接近人类推理的灵活性特征。

欲了解研究详情,请参阅论文原文。

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