精选理由
Hassabis 点出了当前大语言模型的核心天花板——文本无法替代真实体验，做 AI 研究或关注 AGI 路径的人值得细读，看完会对世界模型的价值有更深理解。
DeepMind 创始人 Demis Hassabis 指出当前 AI 的局限：语言可以描述世界，但无法包含世界。语言模型从文本中意外学到了大量现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，而非经验本身。世界由需要亲身经历、触摸、预测、违反和修复的约束构成，而非仅由可命名的事实组成。Hassabis 认为世界模型旨在学习物理现实的隐藏语法——物体如何持续、力如何展开、空间如何变化、行动如何产生反馈。他强调，智能不仅是回答得好，更是知道如果你移动、伸手、推、闻、滑倒或失败，接下来会发生什么。
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DeepMind 创始人 Demis Hassabis 指出当前 AI 的局限：语言可以描述世界，但无法包含世界。语言模型从文本中意外学到了大量现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，而非经验本身。世界由需要亲身经历、触摸、预测、违反和修复的约束构成，而非仅由可命名的事实组成。Hassabis 认为世界模型旨在学习物理现实的隐藏语法——物体如何持续、力如何展开、空间如何变化、行动如何产生反馈。他强调，智能不仅是回答得好，更是知道如果你移动、伸手、推、闻、滑倒或失败，接下来会发生什么。
Demis Hassabis on the limit in today’s AI: language can describe the world, but it cannot contain it - and why "World Models" are his "longest standing passion". Language models absorbed far more structure about reality …