AI研究は現在、言語や画像の生成モデルからワールドモデル（世界モデル）への重点が移りつつある。
目前的人工智能研究正从语言和图像生成模型转向世界模型。
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这是对现实物理世界进行模拟并推理环境的技术，对于机器人和自动驾驶汽车等应用来说是不可或缺的。
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这种变化也明显表明，像Meta和Google这样的大型科技公司正在专注于该领域的发展。
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Meta的首席AI科学家扬·勒昆强调了他致力于世界模型研究的意向。
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由李飞飞领导的World Labs广泛公开了Marble模型。
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谷歌正在测试Genie模型，英伟达正在开发面向物理空间运行的AI的Omniverse和Cosmos平台。
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这些举措表明，AI研究已经超越了对文本和二维图像的理解，正在挑战在三维空间中的物理模拟。
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费菲·李指出，人类认知的核心在于空间智能，而这正是现代人工智能最为缺乏的能力。
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人类基于物理法则和空间关系而存在，在现实世界中生活和行动。
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但是，目前的人工智能只是基于符号性的象征来解释世界。
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自动驾驶汽车是这项技术的实际应用案例，但其运行范围仍然被非常严格地结构化。
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为了在更复杂的环境中活动，AI需要更广泛地理解和模拟空间上的相互作用。
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目前针对世界模型应用的努力，既揭示了其未来的可能性，也明确了今后需要克服的技术难题。
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例如，作者使用大理石模型三维重现梵高的《阿尔勒的卧室》时，结果出现了不完整的描绘。
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これは、ワールドモデルが限られたデータから構造的に一貫性のある空間を構成できる一方で、より複雑な状況では細部の保持や精密な推論に限界があることを意味している。
即使世界模型能够从有限的数据中构建出一致的空间结构，但在更复杂的情况下，在细节的保持和准确推理方面仍然存在限制。
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为了构建有效的世界模型，必须克服远超以往人工智能领域的技术难题。
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为了忠实再现物理空间，AI必须预测新的状态，并理解大量的数据、上下文和因果关系。
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此外，AI需要花时间记忆信息，并具备维持一致行为的能力。
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物理世界に適用されるAIシステムが、人間の指示なしに行動する場合、理解やシミュレーションの限界が現実世界での有害な変化を引き起こしかねないからだ。
如果AI系统在没有人类指示的情况下在物理世界中行动，可能会因为理解或模拟的局限性而对现实世界带来有害的变化。
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因此，开发世界模型不仅需要克服技术上的挑战，还必须构建一个框架，使这项技术能够以安全且值得信赖的方式被社会所接受。
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