从大语言模型迈向世界模型
闫德利 腾讯公司资深专家LLM是概率模型，不知因果大语言模型（LLM）并不理解语言，只是在预测下一个token（Next Token Prediction）。它是一个枯燥的“文字接龙”机器，走一步，算一步，不走回头路。LLM在本质上是概率模型，在统计共现结构里学习“什么经常和什么一起出现”，输出的是“通常如此”，不理解
闫德利 腾讯公司资深专家
LLM是概率模型，不知因果
LLM有盲区，缺洞见，不能持续学习
世界模型：从语言到行动
世界模型就是在参数θ下，基于当前状态 st和拟采取动作at，预测下一状态 ŝₜ₊₁的函数。由于物理世界是随机的、部分可观测的，输出下一状态的概率分布更接近真实环境。世界模型的目标不是精确预测唯一的未来，而是构建可用于规划的未来分布。世界模型“计算不可计算之事（Computing the Uncomputable）”，探寻那些不可言传的、本能的、关于世界如何运转的根本认知。李飞飞和杨立昆是两位最重要的AI领导者。李飞飞创建了ImageNet 数据集，被尊为“AI教母”；杨立昆获得了2018年图灵奖，被誉为“卷积神经网络之父”。两位同样是世界模型最有力的倡导者和支持者。李飞飞（2026）将世界模型分为三类：输出像素的渲染器（renderer）、输出状态的模拟器（simulator）和输出行动的规划器（planner）。其创立的空间智能公司World Labs以82亿美元的价格被AMD收购。杨立昆辞去Meta 的工作后，于2025年底在家乡巴黎创立世界模型公司AMI Labs，估值已达35亿美元。 世界模型已成为创业热点领域，很多公司宣称自己就是一家世界模型公司。英伟达、谷歌等巨头纷纷下场。英伟达推出世界基础模型平台Cosmos，旨在帮助机器人、自动驾驶汽车和其他物理系统更好地理解和预测现实世界的环境；Google DeepMind把 Genie 3定位为 “a new frontier for world models”。
重大科学发现和技术进步，往往是由年轻人推动。爱因斯坦说过：“一个人如果在30岁之前还没有取得科学上的大成就，那将永远不会了。”量子力学重要奠基人狄拉克也觉察到，大多数伟大的物理学家在30岁以前就完成了他们最出色的工作。托马斯·库恩在《科学革命的结构》中指出：“几乎所有完成新范式根本性创见的人，要么非常年轻，要么刚进入这个即将被他们改变的领域。”这是科技创新的“三十岁规律”，更准确地说是“新人规律”。 “人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”图灵24岁提出图灵机假想，38岁提出图灵测试思想实验；约翰·麦卡锡28岁创造“Artificial Intelligence”术语；写出《Attention Is All You Need》的8位作者也都是年轻人；天才高中生陈广宇16岁加入月之暗面担任机器学习研究员，以共同第一作者发表论文《Attention Residuals》；山姆·奥特曼19岁辍学创业，30岁参与创立OpenAI；在19岁辍学创业的还有汪滔，他创立了数据标注公司Scale AI，28岁加入Meta担任首席AI官；戴密斯·哈萨比斯22岁辞职创业，34岁创立DeepMind；达里奥·阿莫迪38岁带着6名OpenAI同事创立Anthropic，已属高龄。 年轻不只是指年龄，还意味着他们是没有光环的“普通人”。例如，麦卡锡在组织达特茅斯会议时还只是一名助理教授；“Transformer八子”在发表《Attention Is All You Need》时职位不高，名不见经传。 然而，世界模型不是这样，很多功成名就的学者教授纷纷下场创业。杨立昆和李飞飞两位领导者在创办公司时已经分别65岁和48岁。此外，香港大学马毅教授51岁创立忆生科技，加州理工学院Anima Anandkumar教授44岁创立Accelerated Understanding；清华大学朱军教授40岁创立生数科技；加州大学圣地亚哥分校助理教授黄碧薇和清华大学副教授封硕比较年轻，创立公司时也35岁左右。这远远高于AI独角兽创始人在创立年份29岁的平均年龄（来源：Antler，2026）。如下表所示。 表 教授创立的部分世界模型公司 创业就是打破常规，另辟蹊径，但也九死一生。年轻人有闯劲、受旧范式的束缚少，懵懵懂懂、边做边学更容易闯出新路。学识渊博、光鲜亮丽的教授有偶像包袱、路径依赖，往往是风险厌恶者，历史上真正创业成功的较为少见。今天，学术大佬涌入世界模型赛道，我们该如何理解？抛开教授挂名、学生干活的情况不谈，主要有两种解释。 一是世界模型特殊论。它是知识高度密集领域，就需要掌握知识的教授去创办伟大的企业。 二是AI泡沫论。在泡沫中，投资人是慷慨的，愿意为各种梦想买单。世界模型的概念令人振奋，其狂热是AI泡沫的一个缩影。
要重视“大师创业”现象
本文由本站编辑组整理与排版，内容基于公开信息核实后归纳发布，与文中提及的产品、公司无隶属关系。我们持续跟踪 AI 领域的模型、产品与行业动态，力求信息准确、表述清晰；文中涉及的名称、价格与功能细节可能随官方调整而变化，请以官方最新说明为准。如发现疏漏或表述有误，欢迎通过站内渠道反馈指正。
