世界模型 VS LLM ：概要篇

原创于 2025-12-23 10:58:25 发布 · 157 阅读

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#人工智能

最近随着LLM越来越火，关于未来AI路线之争也越来越激烈。主流观点其实就两个：

世界模型 VS LLM

注：理论上应该两种并行，但毕竟资源有限，所以才有了这种讨论。

以下是详细的分析：

### 一、世界模型（World Models）与当前 LLM 的最大不同

简单来说，**LLM 是“概率的预测者”，而世界模型是“因果的模拟者”。**

#### 1. 核心机制不同：统计相关性 vs. 物理因果律
* **LLM (Large Language Model)：**
* 本质是**自回归（Autoregressive）**模型。它的核心任务是基于上文预测下一个 Token（字/词）。
* 它学到的是语言符号之间的统计规律。虽然它能写出符合逻辑的物理题答案，但它并不真正“理解”物理，它只是看过很多关于物理的文本，知道这些词汇通常如何组合。
* **缺陷：** 容易产生幻觉（Hallucination），因为它没有一个内在的“真理标准”，只有“概率标准”。

* **世界模型（World Model）：**
* 核心任务是**预测状态（State Prediction）**。它的目标是构建一个关于环境的内部表征，能够推演“如果发生动作 A，环境状态 B 会变成什么样”。
* 它试图模拟现实世界的物理法则、空间关系和时间连续性（例如重力、碰撞、物体恒存性）。
* **优势：** 具备反事实推理能力（“如果我不这么做，会发生什么？”），这对于规划（Planning）和决策至关重要。

#### 2. 数据维度的不同：符号世界 vs. 物理世界
* **LLM：** 主要是**文本**（一维的符号序列）。即便是多模态大模型（如 GPT-4V），目前更多也是将图像映射为类似语言的特征来处理。
* **世界模型：** 通常处理**高维感官数据**（视频、3D 环境、传感器数据）。它需要在脑海中构建一个 3D 的、动态的场景，而不仅仅是描述这个场景的文字。

#### 3. 目的不同：生成内容 vs. 预测未来/决策
* **LLM：** 侧重于生成流畅、连贯、符合人类偏好的内容。
* **世界模型：** 侧重于在动态环境中进行导航、操作或预测未来的演变。它是通往**具身智能（Embodied AI/机器人）**和**L5 级自动驾驶**的关键。

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### 二、当前有哪些属于世界模型

虽然“通用世界模型”还没有像 ChatGPT 那样普及，但它在特定领域已经非常成熟，并且是目前 AI 巨头们（OpenAI, Meta, DeepMind, Tesla）竞争的焦点。

以下是“有实质模型”的铁证：

#### 1. OpenAI 的 Sora（作为世界模拟器）
OpenAI 在发布 Sora 时，明确将其定义为 **"World Simulators"（世界模拟器）**，而不仅仅是视频生成工具。
* **实质表现：** 当 Sora 生成一段视频时，它展现了对物理规律的理解（如水中的倒影、物体被遮挡后依然存在、复杂的流体动力学）。
* **意义：** Sora 证明了通过大规模预测视频像素，模型可以涌现出对物理世界的建模能力。

#### 2. Yann LeCun 的 JEPA 架构（Meta）
图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun 是世界模型最坚定的倡导者。他批评 LLM 只是“文本模拟”，并提出了具体的架构：**I-JEPA (Image Joint Embedding Predictive Architecture)** 和 **V-JEPA**。
* **实质表现：** 这些模型不预测具体的像素（因为像素太嘈杂），而是预测**抽象特征**。比如，它不需要画出杯子破碎的每一个碎片，但它知道“杯子掉在地上 -> 状态变为破碎”。
* **现状：** Meta 已经开源了相关模型代码。

#### 3. 自动驾驶领域（Wayve, Tesla FSD）
这是世界模型最落地的应用场景。
* **实质表现：** 像 Wayve 这样的公司开发的端到端自动驾驶模型（GAIA-1），就是一个世界模型。它能根据当前的道路画面，在“脑海”中推演未来几秒钟周围车辆的轨迹，并据此做出驾驶决策。它不是在做简单的图像识别，而是在模拟道路这个“世界”的运行。

#### 4. 早期原型：Ha & Schmidhuber (2018)
早在 2018 年，David Ha 和 Jürgen Schmidhuber 就发表了名为《World Models》的著名论文。
* **实质表现：** 他们训练了一个 AI，在一个赛车游戏和《毁灭战士》（Doom）游戏中，先在“梦境”（内部建立的世界模型）中训练自己开车和射击，然后再应用到实际游戏中，取得了极好的效果。

### 总结

* **当前的 LLM** 就像一个读了图书馆所有书的**博学家**，能回答各种问题，但可能连换灯泡都不会（缺乏物理常识和操作能力）。
* **世界模型** 就像一个经验丰富的**工程师或运动员**，它可能背不出那么多诗词，但它知道球怎么抛会落地，车怎么开会撞墙，以及如何在这个物理世界中生存和行动。

目前的趋势是**两者的融合**：未来的超级 AI 很可能是一个拥有强大语言能力的 LLM，外挂了一个精准的 World Model 作为它的“物理引擎”和“推理沙盒”。

值得注意的是无论哪种，其底层的本质都是transformer，所以下一篇好好聊聊transformer.