据美联社6月25日（当地时间）报道，随着大语言模型研究逐渐显露瓶颈，部分AI科学家正把目光转向“世界模型”——一种旨在让AI理解并响应物理环境的新方向。
所谓“世界模型”，并不只是提升AI处理文本的能力，更核心的是让其学习现实世界中的时空结构和物理规律。例如，光线如何作用于物体表面、物体在受力后会发生怎样的变化，以及环境中的基本物理约束如何影响行为判断。
World Labs创始人Fei-Fei Li表示，“世界模型”已成为“当今AI领域最重要、讨论最多的概念之一”。
Yann LeCun在离开Meta后于巴黎创办AMI Labs。他将“世界模型”定义为一种机制，其目标是让AI智能体能够预测自身行动将带来什么后果。
Carnegie Mellon University计算机科学学院院长Marshall Eberl以“聊天机器人拿不起咖啡杯”为例，说明现有语言模型的局限性。他指出，相比预测下一个单词，手部运动控制以及与杯子接触时涉及的物理过程要复杂得多。
Louis Castricato在退出Brown University博士项目后创办了Overworld，目前正致力于让AI生成可交互的游戏世界。他表示，此前还没有真正能够“穿过一扇门并持续前进”、或与高细节环境进行有效交互的世界模型。
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Chi-gyu Hwang
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