下一个AI前沿：视频语言模型！继LLM和代理之后！ 2025年12月26日，生成式人工智能技术发展的下一步将依靠“世界模型”来改善现实世界中的物理结果。 特斯拉的病毒式视频显示，其Optimus人形机器人为客人提供饮料——这是现实世界中人工智能的一瞥，一种名为世界模型的新人工智能创新有望使其更加可靠。（首先，人形机器人将在导航和为人们提供定制饮料方面做得更好。） 世界模型——有些人称之为视频语言模型——是人工智能的新前沿，追随着标志性的ChatGPT和最近的人工智能代理的脚步。当前的人工智能技术在很大程度上影响着数字结果，但世界模型将允许人工智能改善物理结果。 世界模型旨在帮助机器人理解周围的物理世界，使它们能够跟踪、识别和记忆物体。最重要的是，就像人类规划未来一样，世界模型允许机器人确定接下来会发生什么，并相应地规划他们的行动。 如果你想想生成性人工智能是如何开始的……它与世界模型的不同之处在于，它需要知道实际可能的情况。除了机器人技术，世界模型还模拟了现实世界的场景。它们可用于改善自动驾驶汽车的安全功能，或模拟工厂车间来培训员工。世界模型将人类体验与现实世界中的人工智能相结合。这种人类经验以及我们周围看到的东西，我们周围发生的事情，是世界模型的一部分，而目前缺乏这种语言模型。 尽管今天的人工智能模型和大型语言模型（LLM）无法超越数字领域，但世界模型将使人类和人工智能在物理世界中的协作成为可能。（摩根士丹利最近的一项研究称，到2050年，人形机器人的数量可能会达到10亿。） 。世界模型使用复杂的数学和物理模拟来帮助机器人理解、预测和计划现实世界的行为，例如在房间里导航或装洗碗机。 摄像头和传感器为机器人提供有关其周围环境的原始视觉和物理信息。然后，世界模型可以与多模式系统融合，在开始工作之前解释视觉或基于图像的命令。ai开发模型 AI模型解析 AI思维模型
