机器之心独家解读
当前世界模型技术存在显著局限性，亟需重新审视。
众所周知，大语言模型（LLM）通过预测对话中的下一个单词来生成输出。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，是否就能创造出真正强大的AI？值得注意的是，与ChatGPT不同，人类能力体系具有明确的技能分层和复杂能力结构。
以人类推理为例：当面对一个哭泣的人时，个体（即便出于自私动机）会通过心理模拟多种可能结果来决定应对方式。人类能够执行各种复杂任务，这些能力都建立在统一的大脑认知架构之上。那么，是否存在能同样完成这些多样化任务的人工智能系统？
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，近日对AI领域最前沿的世界模型技术进行了深入剖析。
研究论文《世界模型批判》指出构建世界模型的五大关键要素：1）包含目标世界信息的训练数据准备；2）采用通用表征空间表达潜在世界状态；3）设计高效推理架构；4）选择恰当的训练目标函数；5）确定模型在决策系统中的应用方式。
基于这些洞见，研究团队提出创新性的PAN（物理、主体和嵌套AGI系统）架构。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，PAN模型的27B版本即将发布，这将成为首个可运行的通用世界模拟器。
研究团队从五个维度对世界模型提出批判性见解：
在数据层面，强调多模态融合的必要性。虽然视频数据量大但信息冗余，而自然语言作为高度压缩的抽象形式，能编码物理现实和抽象概念。因此，成功的世界模型必须整合视频、文本、音频等多模态数据。
在表征方面，主张混合表示的优势。纯连续嵌入难以应对感官数据的噪声和变异性，而离散符号能提供稳定的推理基础。最佳方案是结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。
关于架构设计，研究团队为自回归生成模型辩护。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，又能实现鲁棒推理。
在训练目标上，强调数据空间重构的重要性。潜在空间损失可能导致模型崩溃，而基于真实观察数据的生成式重构能提供更可靠的监督信号。
就应用方式而言，研究团队更倾向于强化学习（RL）框架。相比计算密集的模型预测控制（MPC），RL将主要计算成本转移到训练阶段，支持更灵活的战略规划。
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）分层生成建模；4）基于观察的生成损失；5）RL驱动的体验模拟。该架构通过模块化组织感知输入，构建丰富的内部模拟环境，显著提升智能体的推理规划能力。
训练过程中，PAN首先对各模态模块进行独立预训练，再通过多模态数据实现对齐整合。这种分层世界观带来显著的数据处理效率优势。
研究团队强调，世界模型的本质在于模拟现实世界中的所有可能性，而非简单的视频生成。通过批判性分析现有范式并提出PAN架构，他们希望推动更强大世界模型的发展。采用PAN的智能体能够利用预计算模拟缓存，实现接近人类灵活性的高效规划。
更多技术细节请参阅原始论文。
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将一起埋在死者身边。老辈子都说，这个钱带着活人和死人之间最后的亲切的关联，是在死者的灵魂的注视下烧的，烧一张他领一张，没有任何干扰，他能点滴不漏全部带走。同时，老一辈也说，烧落气钱，一定要用黄表纸，只有这个东西最通人气，下面的才认。其原理，大概可以理解为电影《无双》里拍到的美钞...。