深度解读Jim Fan第二代AI预训练范式：世界模型与物理状态预测 | AI新闻

type

status

date

slug

summary

第一代与第二代范式的本质区别

要理解Jim Fan的观点，首先需要明确两个时代的定义。第一代预训练范式的核心是“预测下一个词”（Next Token Prediction）。这一范式造就了ChatGPT、Claude等强大的LLM，它们在处理文本、代码和逻辑推理上取得了空前的成功。然而，当试图将这种能力迁移到物理世界时，却出现了明显的“水土不服”。

第二代范式则被定义为“世界建模”（World Modeling），即“预测下一个物理状态”。这里的核心不再是语言符号，而是物理世界的演变。Jim Fan预测，2026年将成为“大世界模型”（Large World Models, LWMs）的元年。在这种范式下，AI不仅要理解静态的图像，更要像一个可学习的物理模拟器和渲染引擎，预测在特定动作约束下，未来几秒甚至几分钟内RGB帧的变化。这不仅是对视觉信息的处理，更是对物理规律的内化。

视觉语言模型（VLM）的局限性：语言优先的陷阱

目前的大模型生态中，视觉语言模型（VLM）和视觉-语言-动作模型（VLA）占据了主导地位。但Jim Fan尖锐地指出，这些模型本质上是“语言优先”的。无论是LLaVA还是更先进的Omni模型，视觉信息往往被压缩后“路由”到语言主干网络中。在这种架构下，视觉仿佛是语言的“二等公民”。

这种设计虽然便捷——因为我们可以利用现成的LLM训练基础设施——但在解决物理问题时却显得“头重脚轻”。例如，一个VLM可能通过知识检索知道“这是一瓶可口可乐”，但它缺乏物理直觉：它不知道如果打翻瓶子，褐色液体会如何流淌、如何弄脏桌布或损坏电子元件。现有的VLA模型更像是在语言模型上硬嫁接了一个动作解码器，这种多阶段的拼接违背了对简洁与优雅的追求，也限制了人工智能在物理世界中的表现。

生物学启示：视觉是智能的核心带宽

为了佐证“视觉优先”的重要性，我们不妨看向自然界。人类大脑皮层中约有三分之一的区域专门用于处理视觉信息，而语言处理区域相对紧凑。视觉是连接大脑、运动系统和物理世界的高带宽通道，构成了解决现实问题的核心“感觉运动回路”。

类人猿提供了一个绝佳的“存在性证明”。它们没有复杂的语言能力，无法像GPT那样生成文本，但它们具备极高的肢体智能。类人猿可以驾驶车辆、使用工具，甚至展现出类似人类技工的物理操作能力。这说明，在没有语言模型辅助的情况下，生物体依然可以拥有极其稳健的物理世界心理图景。这种“如果...会怎样”的推理能力，正是当前AI所缺失的。

新型推理：视觉空间的思维链

随着世界模型时代的到来，我们将见证一种全新的推理模式。传统的“思维链”（Chain of Thought）发生在语言空间，通过文字逻辑推导结果。而未来的推理将发生在视觉空间。

这意味着，解决物理难题不再需要将场景转化为字符串描述，而是直接在潜空间中模拟几何形状的接触、物体的移动和碰撞。这种推理方式能够捕捉“反事实”（Counterfactuals），即推演在不同动作下未来的不同演化路径。正如Jim Fan所言，语言只是一个瓶颈和脚手架，而非智能的根基。通过AI新闻我们可以看到，视频生成模型正是这种能力的一种初级实例化，它们正在学习像素级别的物理变化。

展望：迈向机器人领域的GPT-3时刻

正如加州大学伯克利分校教授Jitendra Malik所说：“监督学习是AI研究者的鸦片。”为了突破这一瓶颈，未来的预训练将依赖于海量的原始物理世界视觉流——来自YouTube视频、智能眼镜以及各种传感器的数据。

我们将面临一系列全新的挑战：如何解码动作指令？像素重建是否是最佳目标？我们需要多少机器人数据？但这些探索是令人兴奋的。如果说LLM让我们掌握了人类的知识库，那么世界模型将赋予AI真实的物理常识。这或许意味着我们正站在机器人领域“GPT-3时刻”的门槛上。对于关注AI变现和技术前沿的开发者来说，理解并跟进这一范式转移至关重要。

AGI尚未收敛，我们回到了挑战第一性原理的“研究时代”。在这个新时代，AI门户将持续为您带来关于世界模型、大模型演进以及物理AI的最前沿深度报道。