【深度学习新浪潮】什么是世界模型？
世界模型是人工智能系统对外部世界的抽象化内部表征，旨在通过学习环境动态规律实现对现实的理解、预测和决策支持。它融合视觉、语言、动作等多模态数据，构建物理规则、因果关系和时空关系的数学表达，使AI能够像人类一样通过“想象”推演行动后果。例如，在自动驾驶中，世界模型可实时预测行人轨迹和交通演变，为车辆决策提供依据。
核心作用与价值
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环境理解与状态估计
通过填补传感器数据的缺失信息，构建完整的环境认知。例如，机器人导航时通过SLAM技术生成三维地图，结合动态物体检测实现路径规划。 -
未来预测与决策优化
基于历史数据和物理规律预测未来状态，支持长周期规划。如Nvidia Cosmos平台通过物理模拟预测仓库机器人的货物搬运路径，减少碰撞风险。 -
模拟训练与数据增强
生成虚拟环境加速模型训练，降低对真实场景的依赖。Wayve的GAIA-1模型通过生成90亿参数的驾驶视频，模拟大雾、行人横穿等长尾场景，使自动驾驶算法训练效率提升90%。 -
跨领域泛化与因果推理
捕捉环境中的因果关系，实现数据稀缺场景下的推理。例如，WorldLLM框架结合贝叶斯推理和强化学习，在文本游戏中自主发现物体交互规则，