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世界模型深拆:视频生成、潜在模拟与物理直觉
终章写下全部的悬念在消化侧之后技术侧仍有一条正在成形的正面前线世界模型。语言模型预测下一个词世界模型预测下一个状态——把下一个 token从符号序列搬到物理时空。这不是第 15 篇多模态的续写而是一次换轴视频生成学的是像素如何继续世界模型要学的是世界如何继续。前者可以只懂纹理后者必须懂恒常、因果与反事实。Ha Schmidhuber 2018 年那篇《World Models》是它的创世文献Dreamer 系列把它变成可训练的工程V-JEPA 与视频扩散把它推到当前的规模之争。一、模型基 RL在想象中训练世界模型的第一性问题来自强化学习老传统无模型代理在真实环境里试错样本成本天价机器人摔坏一次是一次模型基代理先学一个环境的模拟器再在想象里廉价试错。Dreamer 的循环是全部工程的原型从真实交互学出潜在动力学模型编码器把观测压进潜在状态转移模型预测如果这样做状态会怎么变然后纯在想象的 rollout 里训练策略偶尔回真实世界校准。世界模型的价值公式由此而来想象里一个 rollout 的成本是毫秒级 GPU真实里是小时级物理——模型质量每提高一分都是真实样本的账单在打折。这与第 8 篇的推理时计算是同构的那是思维空间里的 rollout这是状态空间里的 rollout都与验证器问题相连——想象的 rollout 只在模型不错的地方有用模型错了想象越流畅跑偏越远。二、表征之争像素还是潜在当前最大的路线分歧是预测什么。生成派视频扩散预测像素Sora 式模型把下一个状态渲染成帧优点是数据管线上无脑互联网视频随便吃、产物可视化可审计潜在派JEPALeCun 立场认为预测像素是把模型容量浪费在不可预测的细节上——两只鸟的每根羽毛落点原则上无法预测模型被迫学的是羽化而非飞行。JEPA 在抽象表征空间里预测编码器把帧压成语义预测器只推演语义如何演化方差-协方差正则防表征塌缩defjepa_step(x_t,x_t1):z_t,z_t1enc(x_t),target_enc(x_t1)# 表征空间predpredictor(z_t)# 预测下一状态的语义returnvicreg_loss(pred,z_t1)# 防塌缩: 拉近配对, 撑开方差潜在派的风险同样具体潜在空间是模型自己的方言——没有像素这一硬约束表征可以在预测误差很小的意义上漂移把物理丢在方言之外而账面全绿。所以两条路线的分歧本质是一个评测问题用什么证明世界被理解了而不是被描摹了。这与第 13 篇的教训严丝合缝生成质量的可视化是所有指标里最容易 Goodhart 的一个。三、物理直觉涌现还是描摹视频规模化之后出现了一批像物理的行为物体恒存大致稳定、透视大体正确、光影方向对得上。但像与对之间隔着三道具体的坎反事实如果我推这杯水它会怎样——生成模型只见过发生过的没见过差一点发生的、因果方向它懂倒水的水流是因为学了流体动力学还是因为见过的所有倒水视频都长这样、量守恒数量在遮挡后对不对。这些恰是评测能做实的地方可交互性评测与空间推理基准物体恒存、计数、轨迹预测、穿越遮挡已经把分差拉出来了——大视频模型在这些题上系统性低于人类幼儿且其错误模式穿模、数量漂移、被纹理欺骗更像插值失败而非理解失败。数据侧的老朋友再次到场第 17 篇互联网视频是观察数据没有动作标签、没有反事实分支真正的出路是可交互源——游戏引擎与世界模拟器给每个动作附上真值物理等于给物理直觉配了 Textbook。这条数据路线与第 16 篇具身的飞轮合流机器人采集的交互数据就是世界模型最贵的教材世界模型变好机器人训练又打折——这是物理世界的 Scaling 飞轮。四、与系列的合流世界模型站上四篇伏线的交点它是第 15 篇多模态的换轴续章从看懂到预演是第 16 篇具身的地下层VLA 里的想一下再动就是内部 rollout是第 8 篇推理时计算的空间版验证搜索换成状态搜索是第 17 篇数据论的极限考题最后一个没有 Textbook 的模态直到游戏引擎与机器人把它造出来。若它成立系列的一句话定义需要增补智能不仅是在语料上最小化交叉熵的 Transformer还是在想象里最小化预测误差的模拟器——前者承接了文明的文本后者正在承接物理世界。一句话收束语言模型靠读完了人类写下的书变强世界模型必须面对一本书都没写过的科目——物理。它的Scaling 飞轮刚被造出来引擎提供真值机器人提供交互想象提供廉价试错。接下来谁先让预演逼近现实谁就把智能从文本世界请进了物理世界而那道像与对的裂缝正是评测与对齐的老问题换了考场。
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