简介

世界模型是AI在脑内构建"现实世界"映像的能力，使其能预测和推理，而不仅是被动反应。它能带来更聪明推理、节省时间成本、增强适应力和改善决策能力，被认为是迈向通用人工智能(AGI)的关键一步。与大语言模型相比，世界模型更像"会动脑子想象的人"，能模拟未来场景。虽然目前处于"婴儿期"，但DeepMind、OpenAI、Meta等公司已投入研究，未来可能让AI从"助手"变成"伙伴"。

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有朋友问我：听说不少公司在研究世界模型，比当前的CHATGPT&豆包之类的还强在哪里。我自学了一些资料，匆匆整理了一个通俗易懂的小报告，仅供参考。

一、 什么是世界模型

想象一下，你准备过马路。你会在脑子里“模拟”场景：车子会不会开过来撞到我？红灯还要多久变绿？这个“在脑子里想象物理世界”的能力，就是人类天然的世界模型。

在人工智能里，“世界模型”（World Models）就是让机器也能有类似的能力。让AI不只是看见眼前的数据，还能在脑子里构建一个“现实世界”的映像，用来预测和推理。

简单来说，世界模型就是 AI 的“脑内虚拟世界”。它能想象“如果我做了某个动作，接下来会发生什么”。

二、 世界模型的意义

传统的 AI 往往只能根据大规模数据训练和推理出答案，某种程度上说是模仿学习，缺点是一旦训练数据和实际情况差别很大，就出错了。

世界模型的出现，能给 AI 带来几个巨大提升：

• 更聪明的推理

能在脑子里试演不同的结果，而不是“盲目碰运气”。

• 省时间省成本

  不用在现实中无限试错，而是先在内部虚拟环境里演练。

• 适应力更强

  能从旧经验里推理出新情况，而不是死记硬背。

• 更好决策

  能像人脑一样提前想到几种可能性，选最优的方案。

这让很多专家认为：世界模型是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。

三、世界模型和大语言模型的区别

• 大语言模型（LLM）

  就像一个“超级会说话的人”，擅长从海量文本里学习语言模式，回答问题、写文章、聊天。

• 世界模型（WM）

  更像一个“会动脑子想象的人”，它能在脑子里建一个小小的世界，然后推演事情的走向。

  打个比方：如果把杯子打翻会怎样？

• 问 LLM：它可能回答“水会洒出来”。

• 问 WM，它会在脑子里“看到”杯子倒下、水溅到桌子上，甚至想到需要把桌子擦干净。

4. 名人们怎么说
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• Yann LeCun（Meta 首席科学家）

  如果 AI 没有世界模型，就没法自主行动，它只能被动反应。

• Yoshua Bengio（AI 先驱）

  世界模型是让 AI 从“直觉”走向“推理”的必要条件。

• Elon Musk

AI 要想可靠，就必须学会理解和预测真实世界。

• Demis Hassabis**（DeepMind CEO）**

未来的 AI 一定要靠世界模型才能达到类人智能。

五、 世界模型的研究现状

世界模型还在“婴儿期”，但已经有不少有趣的进展：

• 研究者David Ha曾让 AI 在“梦境”里学会打游戏——模型不需要真的玩游戏，而是在内部虚拟世界里就学会了。
• DeepMind的多模态模型尝试让AI既能看、能听、还能行动。
• Meta则想通过让AI自己观察世界数据，慢慢建构出“世界的认知地图”。
• OpenAI也在尝试把语言和世界理解结合起来，让ChatGPT未来能想象并推演，而不仅仅是“对话”。

六、 哪些公司在研究

• DeepMind

  专注于“智能体”，希望 AI 像人一样能在环境里自主学习。

• OpenAI

  主打“语言 + 世界”，尝试把ChatGPT 升级成会推理的AI。

• Meta AI

  走自监督学习路线，让 AI 自己看世界数据、自己总结规律。

• Anthropic

  强调安全与可控，避免 AI 在“想象世界”时走偏。

• Tesla

  把世界模型直接用在机器人身上，让它们能在现实环境里摸索和学习。

七、世界模型研究的核心内容

• 看懂世界

  从图像、声音、传感器里提取出有用的世界结构。

• 理解因果

  知道“为什么会发生”，而不仅是“这两个东西经常一起出现”。

• 演练未来

  在脑子里模拟不同可能性，选择最佳方案。

• 多模态融合

  把语言、视觉、动作等信息结合在一起。

• 长期记忆

  不仅预测下一秒，还能推理很久以后的变化。

• 安全与解释

  保证“脑内模拟”是合理的，不会带来风险。

八、研究世界模型需要什么技能

想进入这个领域，大概需要以下skill set：

• AI 技术

  神经网络、强化学习、生成模型。

• 数学与统计

  概率、贝叶斯推理。

• 因果推理

  研究“为什么”而不是“相关性”。

• 机器人与控制

  因为很多世界模型要和机器人结合。

• 多模态处理

  会处理图像、语言、声音等不同数据。

• 工程技能

  熟练用 Python、PyTorch、TensorFlow。

• 跨学科知识

  心理学、神经科学也能给启发。

九、 结束语

因为很多世界模型要和机器人结合。

• 多模态处理

  会处理图像、语言、声音等不同数据。

• 工程技能

  熟练用 Python、PyTorch、TensorFlow。

• 跨学科知识

  心理学、神经科学也能给启发。

如果说大语言模型让机器“会说话”，那么世界模型就是让机器“会思考和想象”。它能让 AI 不只是被动反应，而是主动推理和规划。虽然现在世界模型还在起步，但它很可能是未来人工智能从“助手”变成“伙伴”的关键一步。

十、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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• …

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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