精选理由
Marcus 和 Hassabis 点出了当前 LLM 的根本局限——文本无法替代真实体验，做 AI 研究或关注 AGI 方向的开发者值得深入理解世界模型为何是下一关键突破。
Gary Marcus 引用六年前的文章《AI 的下一个十年》，指出世界模型（World Models）的核心地位终于得到认可。DeepMind 的 Demis Hassabis 认为当前 AI 的局限在于语言只能描述世界，无法包含世界，而世界模型是他“最持久的热情”。语言模型从文本中吸收了远超预期的现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，无法编码重量、抓握、平衡、摩擦等物理细节。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、空间如何随行动变化——这对于真正的智能至关重要，因为智能不仅是回答得好，更是知道下一步行动会带来什么后果。
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Gary Marcus 引用六年前的文章《AI 的下一个十年》，指出世界模型（World Models）的核心地位终于得到认可。DeepMind 的 Demis Hassabis 认为当前 AI 的局限在于语言只能描述世界，无法包含世界，而世界模型是他“最持久的热情”。语言模型从文本中吸收了远超预期的现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，无法编码重量、抓握、平衡、摩擦等物理细节。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、空间如何随行动变化——这对于真正的智能至关重要，因为智能不仅是回答得好，更是知道下一步行动会带来什么后果。
six years ago world (cognitive) models were the centerpiece of my essay The Next Decade in AI. their time is finally coming. Rohan Paul @rohanpaul_ai Demis Hassabis on the limit in today’s AI: language can describe the w…