這項由約翰霍普金斯大學張嘉瀚團隊牽頭，聯(lián)合北京大學、霍普普林斯頓大學、大學MIT、約翰哈佛大學等多所知名院校研究人員的霍普突破性研究，於2025年10月發(fā)表在計算機視覺領(lǐng)域頂級會議上。大學有興趣深入了解的約翰讀者可以通過論文編號arXiv:2510.18135查詢完整論文。這項研究首次提出了一個完全改變AI世界模型評估方式的霍普開放平臺World-in-World，徹底顛覆了傳統(tǒng)隻看視覺效果的大學評估標準。 當前的約翰AI世界模型就像電影特效一樣，能夠生成逼真到令人驚歎的霍普虛擬世界視頻。然而問題在於，大學這些模型雖然看起來很炫酷，約翰但它們在實際應(yīng)用中的霍普表現(xiàn)如何呢？就好比一個演員雖然長得很帥，但演技是大學否真的過關(guān)，隻有讓他真正上臺表演才能知道。研究團隊發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的評估方法就像隻看演員的宣傳照片就決定是否讓他主演電影一樣不靠譜——它們隻關(guān)注生成視頻的視覺質(zhì)量，卻忽略了這些AI模型在真實任務(wù)中的實際表現(xiàn)能力。 研究團隊麵臨的核心挑戰(zhàn)是：如何真正測試這些AI世界模型在實際應(yīng)用中的效果？傳統(tǒng)的評估方法就像在實驗室裏測試汽車性能，隻看發(fā)動機聲音是否悅耳、外觀是否漂亮，卻不讓汽車真正上路行駛。這種評估方式完全無法反映汽車在真實道路條件下的駕駛表現(xiàn)。同樣，現(xiàn)有的世界模型評估也存在這個問題——它們被設(shè)計用來幫助AI智能體在虛擬環(huán)境中做決策，但評估時卻隻看生成的畫麵是否美觀，而不測試它們是否真的能幫助AI完成具體任務(wù)。 為了解決這個根本性問題，研究團隊創(chuàng)建了World-in-World這個革命性平臺。這個平臺的工作原理就像一個全方位的駕駛考試中心，不僅要求AI展示它能生成多麼逼真的虛擬世界，更重要的是要求它在這些虛擬世界中真正完成各種複雜任務(wù)。這種評估方式就像讓演員不僅要長得好看，還要真正能演戲、能感動觀眾一樣。 一、突破傳統(tǒng)束縛：從"看起來不錯"到"真正有用" 傳統(tǒng)的AI世界模型評估就像一場純粹的選美比賽，評委們隻關(guān)心參賽者是否足夠美麗，卻不在乎她們是否具備實際的才能和智慧。這種評估方式在AI領(lǐng)域造成了一個嚴重的問題：開發(fā)者們把所有精力都投入到讓AI生成更加逼真、更加華麗的視頻上，卻忽略了這些AI是否真的能幫助解決實際問題。 World-in-World平臺徹底改變了這種評估思路。它就像一個全新的競賽規(guī)則，不再單純看AI生成的視頻有多漂亮，而是要求AI真正參與到複雜的互動任務(wù)中。這種評估方式就像從靜態(tài)的攝影比賽轉(zhuǎn)向動態(tài)的實戰(zhàn)演練，AI必須在真實的環(huán)境交互中證明自己的價值。 研究團隊設(shè)計的評估框架包含了一個巧妙的閉環(huán)係統(tǒng)。在這個係統(tǒng)中，AI不僅要生成虛擬世界，還要在這個世界中做出決策、執(zhí)行行動、觀察結(jié)果，然後基於新的觀察繼續(xù)做出下一步?jīng)Q策。這個過程就像一個人在真實世界中生活一樣——你不能隻是想象接下來會發(fā)生什麼，你必須真正行動，然後根據(jù)行動的結(jié)果調(diào)整你的下一步計劃。 這種閉環(huán)評估的創(chuàng)新之處在於，它能夠揭示AI世界模型的真實能力。一個AI可能能夠生成非常逼真的廚房場景，但當它需要指導一個機器人在這個廚房裏實際做飯時，它是否還能保持同樣的表現(xiàn)呢？World-in-World就是要回答這樣的問題。 二、四大實戰(zhàn)演練場：全方位測試AI的真實本領(lǐng) 為了全麵測試AI世界模型的實際能力，研究團隊精心設(shè)計了四個不同類型的任務(wù)場景，就像為不同類型的演員準備了不同風格的戲劇舞臺。每個任務(wù)都對AI提出了不同的挑戰(zhàn)，確保評估的全麵性和公正性。 第一個任務(wù)是主動識別任務(wù)，就像讓AI成為一個偵探，需要在複雜的環(huán)境中找到並識別特定的目標物體。這個任務(wù)的難點在於，目標物體往往被部分遮擋或者位於極其刁鑽的角度，AI必須主動移動視角，尋找最佳的觀察位置。這就像一個偵探在案發(fā)現(xiàn)場尋找線索，不能隻是站在門口看一眼就下結(jié)論，而是要仔細搜查每個角落，從不同角度觀察每個可疑物品。 第二個任務(wù)是圖像目標導航，AI需要根據(jù)一張目標照片，在未知的環(huán)境中找到拍攝這張照片的確切位置。這個任務(wù)就像讓AI成為一個導遊，客人給它看了一張風景照片，它需要帶著客人穿越複雜的地形，最終站在拍攝這張照片的確切地點。這個過程需要AI具備空間推理能力、路徑規(guī)劃能力，以及對環(huán)境細節(jié)的精確理解。 第三個任務(wù)是主動問答任務(wù)，AI需要在三維環(huán)境中主動探索，然後回答關(guān)於環(huán)境的開放性問題。這就像讓AI成為一個記者，被派到一個全新的地方進行實地調(diào)研，它需要主動走訪、觀察、收集信息，最後寫出一份準確的調(diào)研報告。這個任務(wù)特別考驗AI的探索策略和信息整合能力。 第四個任務(wù)是機器人操作任務(wù)，AI需要控製機械臂完成精確的物體操作。這個任務(wù)就像讓AI成為一個熟練的工匠，不僅要能看懂圖紙，還要能真正動手製作。這是四個任務(wù)中最具挑戰(zhàn)性的，因為它涉及到精確的物理交互，任何小的誤差都可能導致任務(wù)失敗。 研究團隊在設(shè)計這些任務(wù)時特別注重真實性和多樣性。每個任務(wù)都來源於真實世界的應(yīng)用需求，而不是人為構(gòu)造的簡單測試。這樣的設(shè)計確保了評估結(jié)果能夠真正反映AI在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)潛力。 三、統(tǒng)一行動接口：讓不同的AI說同一種語言 在World-in-World平臺中，一個重要的技術(shù)突破是創(chuàng)建了統(tǒng)一的行動接口係統(tǒng)。這個係統(tǒng)就像一個萬能翻譯器，能夠讓使用不同"語言"的AI模型在同一個平臺上公平競技。 不同的AI世界模型就像來自不同國家的運動員，它們各自有著不同的訓練方式和表達習慣。有些AI習慣通過文字描述來控製虛擬世界，比如"向前走三步然後左轉(zhuǎn)"；有些AI喜歡用精確的相機軌跡來描述動作，比如具體的坐標和角度；還有些AI直接使用底層的動作指令，比如具體的關(guān)節(jié)角度和力度設(shè)置。 統(tǒng)一行動接口的作用就像一個高級的同聲傳譯係統(tǒng)，它能夠理解每種AI的"方言"，然後將這些不同的表達方式轉(zhuǎn)換成標準的行動指令。這樣一來，無論AI原本使用什麼樣的控製方式，最終都能在World-in-World平臺上執(zhí)行完全相同的任務(wù)，確保了比較的公平性。 這個接口係統(tǒng)包含三種主要的控製方式轉(zhuǎn)換。對於喜歡用文字描述的AI，接口會將"向左轉(zhuǎn)"這樣的文字指令轉(zhuǎn)換成具體的角度旋轉(zhuǎn)。對於使用相機軌跡的AI，接口會將複雜的三維路徑轉(zhuǎn)換成一係列基礎(chǔ)動作。對於直接使用底層指令的AI，接口會進行相應(yīng)的格式轉(zhuǎn)換和參數(shù)映射。 這種設(shè)計的巧妙之處在於，它既保持了每個AI模型的獨特優(yōu)勢，又確保了評估的公平性。就像奧運會為不同項目的運動員提供統(tǒng)一的比賽規(guī)則和場地條件，但每個運動員仍然可以發(fā)揮自己獨特的技術(shù)風格。 四、閉環(huán)在線規(guī)劃：讓AI真正學會思考和行動 World-in-World平臺的核心創(chuàng)新之一是實現(xiàn)了真正的閉環(huán)在線規(guī)劃係統(tǒng)。這個係統(tǒng)讓AI的工作方式更加接近人類的思維模式——先觀察環(huán)境，然後製定多個可能的行動方案，預測每個方案的結(jié)果，最後選擇最優(yōu)方案執(zhí)行。 這個規(guī)劃係統(tǒng)的工作過程就像一個經(jīng)驗豐富的棋手下棋。當麵對一個複雜的棋局時，棋手不會衝動地直接落子，而是會在心中模擬多種可能的走法，想象每種走法可能引發(fā)的後續(xù)變化，然後選擇最有利的那一步。AI在World-in-World平臺中也是這樣工作的。 具體來說，當AI麵對一個任務(wù)時，它首先會使用提議策略生成多個候選行動序列。這就像一個人在十字路口時考慮的不同路線選擇——可以直走、可以左轉(zhuǎn)、也可以右轉(zhuǎn)，每條路線都可能通向目的地，但效果可能不同。 接下來，AI會使用世界模型對每個候選方案進行虛擬演練。這個過程就像在腦海中預演不同的行動結(jié)果。世界模型會根據(jù)當前的環(huán)境狀態(tài)和候選行動，預測未來可能出現(xiàn)的場景。這種預測不是簡單的猜測，而是基於AI對世界運行規(guī)律的理解。 最後，AI會使用修正策略來評估所有的虛擬演練結(jié)果，選擇最有希望成功的方案。這就像一個導演在眾多劇本中選擇最能打動觀眾的那一個。修正策略會考慮多個因素，包括任務(wù)完成的可能性、執(zhí)行的效率、以及可能遇到的風險。 這種閉環(huán)設(shè)計的優(yōu)勢在於，它讓AI能夠從錯誤中學習，不斷調(diào)整自己的策略。當AI執(zhí)行了選定的行動並觀察到實際結(jié)果後，它會將這些新信息融入下一輪的規(guī)劃中，就像一個人根據(jù)路況調(diào)整駕駛策略一樣。 五、後訓練優(yōu)化：讓通用AI學會專業(yè)技能 研究團隊還開發(fā)了一種創(chuàng)新的後訓練方法，這種方法就像讓一個多才多藝的通用演員接受專業(yè)的角色訓練，使其能夠更好地適應(yīng)特定的表演需求。 大多數(shù)AI世界模型最初都是在互聯(lián)網(wǎng)上的大量視頻數(shù)據(jù)上訓練的，這使得它們具備了廣泛的通用能力，能夠理解各種場景和物體。然而，這就像一個演員雖然經(jīng)驗豐富，但可能對某個特定類型的角色還不夠?qū)＞ａ嵊柧毜淖饔镁褪亲屵@些通用的AI模型在特定的應(yīng)用領(lǐng)域變得更加專業(yè)和精確。 後訓練過程使用的數(shù)據(jù)非常特殊——它們都是包含行動和觀察配對的序列數(shù)據(jù)。這就像給演員提供了詳細的劇本和排練視頻，不僅告訴他角色應(yīng)該說什麼話，還展示了角色在不同情況下的具體表現(xiàn)。這種數(shù)據(jù)讓AI能夠?qū)W習到行動和結(jié)果之間的精確對應(yīng)關(guān)係。 研究團隊發(fā)現(xiàn)，即使隻用相對較少的專業(yè)數(shù)據(jù)進行後訓練，AI的表現(xiàn)也能得到顯著提升。這個發(fā)現(xiàn)特別令人鼓舞，因為它意味著不需要從零開始訓練新的AI模型，而是可以在現(xiàn)有的強大模型基礎(chǔ)上進行針對性的改進。 更有趣的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個重要的規(guī)律：增加後訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量會持續(xù)改善AI的表現(xiàn)，而且這種改善遵循一定的數(shù)學規(guī)律。這就像健身一樣，訓練量的增加會帶來體能的相應(yīng)提升，而且這種提升是可以預測的。這個發(fā)現(xiàn)為未來的AI模型訓練提供了重要的指導原則。 六、驚人發(fā)現(xiàn)：顏值與實力並不成正比 World-in-World平臺揭示了AI世界模型領(lǐng)域的一個驚人真相——那些看起來最漂亮、視覺效果最炫酷的AI模型，在實際任務(wù)中的表現(xiàn)往往並不是最好的。這個發(fā)現(xiàn)就像發(fā)現(xiàn)了娛樂圈的一個秘密：最上鏡的演員未必是最會演戲的。 研究團隊通過大量實驗發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的視覺質(zhì)量評估指標與實際任務(wù)成功率之間幾乎沒有相關(guān)性。一個AI模型可能生成的視頻畫質(zhì)清晰、色彩鮮豔、細節(jié)豐富，看起來就像好萊塢大片一樣精美，但當它需要指導一個機器人完成具體任務(wù)時，表現(xiàn)可能還不如一個畫質(zhì)普通但控製精確的模型。 這種現(xiàn)象的原因在於，視覺質(zhì)量和控製能力是兩個完全不同的技能。就像一個攝影師可能非常擅長拍攝美麗的風景照片，但不一定擅長指導別人如何到達拍攝地點。AI世界模型也麵臨類似的情況：生成漂亮畫麵的能力和精確控製虛擬世界的能力是兩回事。 研究團隊特別強調(diào)了"可控性"這個概念的重要性。可控性就像汽車的方向盤靈敏度，一輛外觀華麗的跑車如果方向盤反應(yīng)遲鈍，在實際駕駛中的表現(xiàn)就會很糟糕。同樣，一個AI世界模型如果不能精確地響應(yīng)控製指令，即使生成的畫麵再美麗，也無法在實際應(yīng)用中發(fā)揮作用。 這個發(fā)現(xiàn)對整個AI行業(yè)具有重要的指導意義。它提醒開發(fā)者們，在追求視覺效果的同時，不能忽視控製精度的重要性。這就像提醒汽車製造商，在設(shè)計漂亮外觀的同時，不能忽視發(fā)動機性能和操控性能。 七、數(shù)據(jù)規(guī)模效應(yīng)：多多益善的訓練定律 研究團隊在World-in-World平臺上發(fā)現(xiàn)了一個重要的規(guī)律：AI世界模型的表現(xiàn)與訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模之間存在著清晰的正比關(guān)係。這個發(fā)現(xiàn)就像確認了"熟能生巧"這個古老智慧在AI領(lǐng)域的適用性。 具體來說，當研究團隊將後訓練數(shù)據(jù)從400個樣本增加到8萬個樣本時，AI模型的任務(wù)成功率呈現(xiàn)出穩(wěn)定的上升趨勢。這種上升不是隨機的，而是遵循著可以預測的數(shù)學模式。這就像一個運動員的訓練時間與比賽成績之間的關(guān)係——訓練時間越長，成績提升越明顯，而且這種提升是可以量化預測的。 更有趣的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)，使用專門的行動-觀察數(shù)據(jù)進行後訓練，比簡單地使用更大的預訓練視頻生成模型更加有效。這個發(fā)現(xiàn)就像發(fā)現(xiàn)了一個運動訓練的秘訣：針對性的專項訓練比盲目增加訓練量更能提升特定技能。 例如，一個參數(shù)量達到140億的大型AI模型，在經(jīng)過相對較少的專業(yè)數(shù)據(jù)訓練後，其表現(xiàn)可能超過一個參數(shù)量更大但沒有經(jīng)過專業(yè)訓練的模型。這說明了訓練方法的重要性——正確的訓練方向比純粹的規(guī)模擴大更有價值。 這個發(fā)現(xiàn)還揭示了一個實用的策略：與其從頭開始訓練一個全新的巨型模型，不如選擇一個基礎(chǔ)能力較強的現(xiàn)有模型，然後用高質(zhì)量的專業(yè)數(shù)據(jù)對其進行針對性訓練。這種方法不僅更加經(jīng)濟高效，而且往往能取得更好的效果。 研究團隊還發(fā)現(xiàn)，較大的模型在後訓練過程中表現(xiàn)出更強的學習能力和更少的性能飽和現(xiàn)象。這就像不同天賦的學生在接受相同教育時表現(xiàn)出的差異——天賦更高的學生往往能夠吸收更多知識，並且學習曲線更加陡峭。 八、推理時間計算：給AI更多思考時間 World-in-World平臺的另一個重要發(fā)現(xiàn)是，給AI分配更多的推理時間能夠顯著提升其任務(wù)表現(xiàn)。這個發(fā)現(xiàn)就像證實了一個簡單的道理：深思熟慮的決策往往比匆忙做出的決策更加明智。 在傳統(tǒng)的AI評估中，通常要求AI快速給出答案，就像限時考試一樣。但在World-in-World平臺上，研究團隊允許AI在做決策前進行更多的"思考"——具體來說，就是讓AI生成更多的候選方案，並對每個方案進行更詳細的虛擬演練。 實驗結(jié)果顯示，當AI每次決策時的推理次數(shù)從3次增加到11次時，任務(wù)成功率出現(xiàn)了明顯的提升。這就像一個棋手從快棋模式切換到慢棋模式，有了更多時間思考每一步棋的後果，自然能夠下出更好的棋。 這種現(xiàn)象的原理在於，更多的推理時間讓AI能夠更全麵地探索可能的行動空間。當麵對複雜的任務(wù)時，第一個想到的解決方案往往不是最優(yōu)的，需要通過比較多個方案才能找到最佳選擇。這就像購買重要物品時，多看幾家店鋪、多比較幾個選項，往往能夠做出更滿意的選擇。 研究團隊還發(fā)現(xiàn)，這種推理時間的增加帶來的性能提升並不會很快達到飽和點。這意味著在計算資源允許的情況下，給AI分配更多的思考時間幾乎總是有益的。這個發(fā)現(xiàn)對於實際應(yīng)用具有重要意義，特別是在那些對準確性要求很高、而對實時性要求相對較低的場景中。 這種發(fā)現(xiàn)也啟發(fā)了一種新的AI應(yīng)用策略：在資源充足的情況下，可以讓AI係統(tǒng)花費更多時間進行深度規(guī)劃，從而在複雜任務(wù)中取得更好的表現(xiàn)。這就像在重要的商業(yè)決策中，花費更多時間進行市場調(diào)研和風險評估，往往能夠得出更好的決策結(jié)果。 九、全景對比局部：視野廣度的權(quán)衡 研究團隊還探索了一個有趣的問題：給AI提供全景視野是否比提供局部視野更有優(yōu)勢？這個問題就像比較戴著廣角鏡頭的攝影師和使用標準鏡頭的攝影師，誰能夠拍出更好的作品。 實驗中，研究團隊比較了兩種輸入方式：一種是提供360度的全景圖像，讓AI能夠"看到"周圍的完整環(huán)境；另一種是隻提供前方視野的標準圖像，模擬人類的自然視覺範圍。理論上，全景視野應(yīng)該提供更多信息，從而幫助AI做出更好的決策。 然而，實驗結(jié)果卻顯示，全景輸入並沒有在所有任務(wù)中都表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。這個發(fā)現(xiàn)出乎意料，因為直覺上認為更多的信息應(yīng)該總是有利的。研究團隊分析後發(fā)現(xiàn)，問題可能出現(xiàn)在信息處理環(huán)節(jié)——當全景圖像被轉(zhuǎn)換為標準視角用於最終決策時，可能會丟失一些細節(jié)信息。 這種現(xiàn)象就像一個人戴著廣角眼鏡看世界，雖然能看到更大的範圍，但可能會犧牲一些細節(jié)的清晰度。在需要精確識別和操作的任務(wù)中，細節(jié)的重要性可能超過視野的廣度。 這個發(fā)現(xiàn)提醒我們，在設(shè)計AI係統(tǒng)時，需要根據(jù)具體任務(wù)的特點來選擇合適的輸入方式。對於需要空間導航的任務(wù)，全景視野可能更有優(yōu)勢；對於需要精細操作的任務(wù)，聚焦的局部視野可能更合適。這就像選擇合適的工具來完成特定的工作——沒有萬能的最佳選擇，隻有最適合特定情況的選擇。 十、機器人操作的挑戰(zhàn)：精細動作的難題 在所有測試任務(wù)中，機器人操作任務(wù)表現(xiàn)出了最大的挑戰(zhàn)性。這個發(fā)現(xiàn)揭示了當前AI世界模型的一個重要局限性：它們在處理需要精確物理交互的任務(wù)時仍然存在明顯不足。 機器人操作任務(wù)就像要求AI成為一個精密的外科醫(yī)生，不僅要能夠看懂解剖圖，還要能夠?qū)嶋H操作手術(shù)刀進行精確的切割。這種任務(wù)對AI的要求遠遠超過了簡單的視覺理解或路徑規(guī)劃，它需要AI對物理世界的運行規(guī)律有深入的理解。 研究團隊發(fā)現(xiàn)，即使是表現(xiàn)最好的後訓練模型，在機器人操作任務(wù)中的成功率提升也相對有限。這表明當前的AI世界模型在模擬複雜物理交互方麵還有很大的改進空間。這些模型可能能夠很好地預測一個物體從桌子上掉落的軌跡，但要精確模擬機械手抓取物體時的力度控製、接觸點選擇、以及物體變形等複雜現(xiàn)象，仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。 這種限製的根源在於物理世界的複雜性。當機械手接觸一個物體時，會涉及摩擦力、形變、重心變化等多種物理現(xiàn)象的相互作用。這些現(xiàn)象的精確建模需要大量的計算資源和高度精確的物理引擎，這超出了當前視覺生成模型的能力範圍。 盡管如此，研究團隊也觀察到了一些積極的跡象。經(jīng)過專門訓練的模型確實在機器人操作任務(wù)中表現(xiàn)出了一定的改進，這說明通過合適的訓練方法，AI世界模型在這個領(lǐng)域仍有提升的潛力。這就像一個學習外科手術(shù)的醫(yī)學生，雖然距離成為專家還有很長的路要走，但通過不斷的練習和學習，技能確實在逐步提升。 這個發(fā)現(xiàn)對於未來的研究方向具有重要的指導意義。它提示研究者們需要開發(fā)更加專業(yè)的物理建模能力，或者探索將傳統(tǒng)物理仿真與AI視覺生成相結(jié)合的混合方法。 十一、跨模型比較：各顯神通的AI選手 World-in-World平臺提供了一個公平的競技場，讓來自不同"門派"的AI世界模型能夠同臺競技。研究團隊測試了多種不同類型的模型，從專門為特定任務(wù)設(shè)計的專業(yè)模型，到在互聯(lián)網(wǎng)視頻上訓練的通用大模型，每種模型都展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢和劣勢。 專業(yè)的圖像生成模型，如PathDreamer和SE3DS，就像經(jīng)驗豐富的導遊，它們專門為室內(nèi)導航任務(wù)而設(shè)計，對三維空間的理解非常深入。這些模型在需要精確空間推理的任務(wù)中表現(xiàn)出色，但它們的應(yīng)用範圍相對有限，就像專業(yè)的登山向?qū)щm然在山區(qū)非常厲害，但在城市導航中可能不如出租車司機。 通用的視頻生成模型，如Stable Video Diffusion、LTX-Video等，就像多才多藝的表演藝術(shù)家，它們在各種不同的場景中都能展現(xiàn)出不錯的表現(xiàn)。這些模型的優(yōu)勢在於它們見過的"世界"更加廣闊，訓練數(shù)據(jù)涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)上的海量視頻內(nèi)容，因此對各種場景都有一定的理解。 有趣的是，一些最新的商業(yè)模型，如Runway Gen4，雖然在視覺質(zhì)量上表現(xiàn)出色，但在某些實際任務(wù)中的表現(xiàn)卻不如一些參數(shù)量較小但經(jīng)過專門訓練的模型。這再次證實了視覺質(zhì)量與實際能力之間的脫節(jié)現(xiàn)象。 更令人驚訝的是，經(jīng)過後訓練的模型往往能夠超越那些參數(shù)量更大的原始模型。例如，一個經(jīng)過專門訓練的20億參數(shù)模型，在某些任務(wù)中的表現(xiàn)可能超過一個140億參數(shù)的未經(jīng)專門訓練的模型。這個發(fā)現(xiàn)強調(diào)了訓練方法和數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性，證明了"巧勁"有時比"蠻力"更有效。 研究團隊還發(fā)現(xiàn)，不同模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)排名會發(fā)生變化。一個在導航任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)秀的模型，在機器人操作任務(wù)中可能表現(xiàn)平平。這種現(xiàn)象提醒我們，在選擇AI模型時需要根據(jù)具體的應(yīng)用需求來做決定，而不是簡單地選擇"最強"的模型。 十二、開放平臺的價值：推動整個行業(yè)發(fā)展 World-in-World不僅僅是一個評估工具，更是一個開放的研究平臺，旨在推動整個AI世界模型領(lǐng)域的健康發(fā)展。這個平臺就像一個公共的運動場，為所有的研究者和開發(fā)者提供了一個公平競技和相互學習的機會。 傳統(tǒng)上，不同的研究團隊往往使用不同的評估標準和測試環(huán)境，這使得不同模型之間的比較變得非常困難。這種情況就像不同的運動員在不同的賽道上比賽，很難確定誰的真實水平更高。World-in-World平臺統(tǒng)一了評估標準，為所有模型提供了相同的測試條件，這使得比較結(jié)果更加可信和有意義。 平臺的開放性還體現(xiàn)在它歡迎任何研究者貢獻新的模型和改進方法。這種開放合作的模式有助於加速整個領(lǐng)域的進步，就像開源軟件社區(qū)通過集體智慧推動技術(shù)發(fā)展一樣。研究團隊希望通過這種方式，能夠吸引更多的研究者投入到實用性導向的AI世界模型研究中。 平臺還提供了詳細的性能分析工具，幫助研究者理解自己模型的優(yōu)勢和不足。這些工具不僅顯示最終的成功率，還提供了詳細的失敗案例分析，幫助開發(fā)者找到改進的方向。這就像給運動員提供詳細的比賽錄像分析，幫助他們發(fā)現(xiàn)技術(shù)動作中的問題。 更重要的是，World-in-World平臺推動了評估標準的轉(zhuǎn)變——從單純追求視覺效果向注重實際應(yīng)用能力的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變對整個行業(yè)的發(fā)展方向具有重要的引導作用，有助於將研究重點轉(zhuǎn)向真正有用的技術(shù)突破。 十三、未來挑戰(zhàn)與機遇：AI世界模型的發(fā)展方向 通過World-in-World平臺的廣泛測試，研究團隊不僅發(fā)現(xiàn)了當前AI世界模型的優(yōu)勢，也清晰地識別出了未來需要攻克的主要挑戰(zhàn)。這些發(fā)現(xiàn)為整個領(lǐng)域的未來發(fā)展描繪了一幅清晰的路線圖。 首先是泛化能力的挑戰(zhàn)。當前的AI世界模型在麵對全新的、未見過的環(huán)境時，往往會出現(xiàn)性能下降的問題。這就像一個隻在城市中開過車的司機突然要在山區(qū)駕駛，可能會感到不適應(yīng)。研究團隊發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)AI模型都存在過度依賴訓練數(shù)據(jù)的問題，當遇到與訓練環(huán)境差異較大的新場景時，它們可能會產(chǎn)生不合理的預測。 長期規(guī)劃能力是另一個重要挑戰(zhàn)。當前的AI世界模型在短期預測方麵表現(xiàn)不錯，但在需要製定長期策略的任務(wù)中仍然存在困難。這就像一個人可能很擅長規(guī)劃今天的行程，但在製定長期職業(yè)規(guī)劃時可能會遇到困難。AI模型需要發(fā)展出更好的記憶機製和長期依賴建模能力。 精確的物理建模仍然是一個技術(shù)瓶頸。盡管當前的AI模型能夠生成視覺上令人信服的物理現(xiàn)象，但要實現(xiàn)工程級別的精確度仍然是一個巨大挑戰(zhàn)。這需要將傳統(tǒng)的物理仿真方法與AI生成技術(shù)更好地結(jié)合起來。 然而，研究團隊也看到了許多令人鼓舞的機遇。推理時間計算的效果表明，通過分配更多的計算資源，AI模型的性能可以得到顯著提升。這為未來的性能優(yōu)化提供了一條清晰的路徑。 數(shù)據(jù)規(guī)模效應(yīng)的發(fā)現(xiàn)也帶來了希望。隨著更多高質(zhì)量的行動-觀察數(shù)據(jù)被收集和標注，AI世界模型的能力有望持續(xù)提升。這種改進是可預測和可量化的，為未來的模型開發(fā)提供了科學的指導。 混合架構(gòu)可能是未來的一個重要發(fā)展方向。將專門的物理仿真引擎與AI視覺生成模型相結(jié)合，可能能夠?qū)崿F(xiàn)既具有AI的靈活性又具有物理仿真精確性的理想係統(tǒng)。 說到底，World-in-World研究最重要的貢獻並不僅僅是技術(shù)層麵的突破，更在於它改變了整個AI世界模型領(lǐng)域的思維方式。它提醒我們，真正有價值的AI技術(shù)不應(yīng)該隻是看起來炫酷，更應(yīng)該能夠在實際應(yīng)用中發(fā)揮作用。這種從"好看"到"好用"的價值觀轉(zhuǎn)變，可能會引導整個行業(yè)朝著更加實用和有意義的方向發(fā)展。 研究團隊的工作就像在AI發(fā)展的曆史長河中點亮了一座燈塔，為後續(xù)的研究者指明了方向。它告訴我們，評估AI能力的最好方法不是看它能生成多麼精美的圖像，而是看它能否真正幫助解決現(xiàn)實世界中的具體問題。這種評估理念的轉(zhuǎn)變，可能會對未來AI技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生深遠的影響。 隨著越來越多的研究者開始關(guān)注AI的實際應(yīng)用能力，我們有理由相信，未來的AI世界模型將不僅能夠創(chuàng)造出令人驚歎的虛擬世界，更能夠在這些世界中真正發(fā)揮實用價值，幫助人類解決各種複雜的現(xiàn)實問題。World-in-World平臺的出現(xiàn)，標誌著AI世界模型研究進入了一個新的時代——一個更加注重實用性和真實價值的時代。 Q&A Q1：World-in-World平臺與傳統(tǒng)AI世界模型評估方法有什麼區(qū)別？ A：傳統(tǒng)評估隻看生成視頻的視覺質(zhì)量，就像隻看演員的宣傳照就決定是否讓他主演電影。而World-in-World要求AI在真實任務(wù)中表現(xiàn)，就像讓演員真正上臺演戲證明實力。它通過四個實際任務(wù)測試AI的真實能力，而不是單純比較畫麵美觀度。 Q2：為什麼視覺質(zhì)量好的AI模型在實際任務(wù)中表現(xiàn)不一定好？ A：視覺質(zhì)量和控製能力是兩個不同技能，就像攝影師擅長拍美照但不一定擅長指路。AI可能生成很漂亮的視頻，但當需要精確控製虛擬世界完成具體任務(wù)時可能表現(xiàn)糟糕。關(guān)鍵在於"可控性"——AI能否精確響應(yīng)指令，而不是畫麵是否好看。 Q3：後訓練對AI世界模型有什麼作用？ A：後訓練就像讓通用演員接受專業(yè)角色訓練。通過使用行動-觀察配對數(shù)據(jù)訓練，AI能學會特定領(lǐng)域的專業(yè)技能。研究發(fā)現(xiàn)用較少專業(yè)數(shù)據(jù)進行後訓練，效果比簡單擴大模型規(guī)模更好，而且訓練數(shù)據(jù)越多，AI表現(xiàn)提升越明顯，遵循可預測的規(guī)律。