世界模型遭遇五大技术瓶颈被质疑,邢波团队提出PAN新架构破解AGI难题,27B参数通用模拟器即将面世

2025-09-28 11:07:59 2884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)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出。这种机制赋予了它们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。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,与ChatGPT不同,人类智能由具体技能和深度复杂能力共同  构成。

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如何帮助哭泣的人。人类能够执行广泛的复杂任务,这都基于统一的大脑认知架构。那么,是否存在同样能完成所有这些任务的人工智能系统?

近日,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,对AI领域最前沿的世界模型(World Models)技术进行了批判性研究。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究者们系统阐述了构建世界模型的五大关键要素: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应用。基于这些分析,团队提出了一种创新的PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)架构,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。

研究团队表示,PAN模型的详细技术细节和实验结果将很快公布。值得注意的是,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。

针对世界模型的理论基础,研究团队重点批判了以Yann LeCun为代表的学派观点。该学派主张世界模型应基于"预测下一个表征"而非"预测下一个数据"的框架。研究团队指出,虽然视频等感官数据量庞大,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"、"动机"等抽象概念。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的主张,认为这种表示难以应对感官数据中的噪声和变异性。他们提出,人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题,而语言正是这些概念的载体。理论分析表明,离散符号序列能够以任意精度表达连续信息,且通过增加序列长度来扩展表达能力比扩大词汇表更高效。因此,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。

针对架构设计,研究团队反驳了"自回归生成模型注定失败"的观点。他们通过理论分析证明,被批判的编码器-编码器架构在功能上仍是自回归的,且移除解码器会导致潜在表示与真实世界脱节。相反,团队提出的分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强的LLM+扩散模型"组合,既能保持与真实数据的关联,又能通过分层抽象隔离噪声,实现更强大的推理能力。

在训练目标方面,研究团队指出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,潜在空间损失只是生成式损失的一个宽松上界,低潜在损失并不能保证真实预测的准确性。

关于应 用范式,研究团队比较了模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)的优劣。他们指出MPC存在计算开销大、适应能力有限等缺陷,而RL将计算成本转移到训练阶段,使智能体能够进行长期战略规划,展现出更好的扩展性。

PAN架构的创新性体现在:1)全模态数据覆盖;2)连续-离散混合表示;3)基于增强LLM的分层生成建模;4)观察数据驱动的生成损失;5)RL训练框架。该架构通过分层、多级的混合表示,将感知、行动、信念等要素有机整合,形成一个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,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,既建立了扎实的知识基础,又促进了跨模态泛化能力。

研究团队强调,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中的所有可能性。目前的研究范式仍处于初级阶段。他们希望通过批判性分析和PAN架构的提出,推动世界模型理论与实践的进一步发展。

与传统强化学习智能体或MPC方案不同,由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,能够基于当前信念和预期结果进行高效决策,实现了更接近人类推理的灵活规划方式。

更多技术细节请参阅论文原文。

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- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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