Gemini 3 Pro前腳剛亮相 ，Nano Banana Pro又緊隨其后登場 ，短短幾天，谷歌兩大新品就掀翻全球AI圈，上演了一場“王者歸來 ”的戲碼 。
兩款模型都來自DeepMind ，眼下Gemini和Nano Banana余熱未過 ，DeepMind已投身下一個方向——在最新采訪中，DeepMind首席執行官兼聯合創始人Demis Hassabis（戴密斯·哈薩比斯）直言世界模型是通往AGI的關鍵部分 。
“世界模型是目前我投入最多時間的領域。你可能知道前幾天發布的SIMA 2（注：谷歌一款基于Gemini技術的3D虛擬世界AI智能體） ，我有時候會把它稱作‘在Genie思維中玩的SIMA’。這些東西讓我著迷 ，我認為它們將是實現AGI的關鍵組件 。它們在底層使用Gemini，但有各種擴展 。 ”
目前 ，谷歌內部已將世界模型用于訓練其他智能體及機器人 ，哈薩比斯認為，世界模型會有很多內部研究用例 ，也將出現一些出色的外部應用。
當被問及世界模型是否會迎來“ChatGPT時刻”時 ，哈薩比斯給出了肯定的回答，但只有解決了高昂的推理/服務成本瓶頸 ，并實現保持長時間一致性的能力之后 ，世界模型才能迎來真正的爆發時刻 。
哈薩比斯提到的Genie，即是谷歌世界模型的“代表作” 。短短一年半時間里，DeepMind就將Genie從2D一路升級至能實時生成交互式3D環境的Genie 3。只需一句話 ，Genie 3就能在720p分辨率下創造一個用戶可以邊走邊看的動態世界 ，場景細節能在長達一分鐘的記憶中保持連貫 。除了游戲外，Genie 3還能為機器人或自動駕駛系統提供多元化訓練場景 ，可以為AI智能體研究提供更長、更穩定的交互回合 。
▌讓AI“讀懂 ”世界 ，還是“看懂 ”世界？
當下，這種對“世界模型”的追求正迅速在硅谷研究一線中蔓延。
Meta公司首席人工智能科學家 、圖靈獎得主楊立昆(Yann LeCun)在本周三正式官宣 ，將于年底從Meta離職 。他計劃創立一家專注于“世界模型 ”技術的初創公司 ，該技術旨在突破網絡數據的局限，通過分析更廣泛的信息來更準確地呈現物理世界及其特性 。
AI教母李飛飛同樣也是世界模型的擁躉 ，其創業公司WorldLabs在一周前推出了首款產品Marble ，由多模態世界模型驅動，這個被其稱為“構建空間智能未來的基礎 ”的產品 ，能從一張圖片 、一段視頻或一句話中構建持久的3D世界。
英偉達此前也已推出世界基礎模型開發平臺Cosmos ，可以幫助開發者直接生成合成數據，用于自動駕駛和機器人研究訓練中 。
從本質上來說，這背后觸及的是AI最核心、最本質的分歧——想實現真正的AGI ，是應該讓AI通過文字“讀懂”世界 ，還是讓AI“看懂 ”世界？
“讀懂派 ”代表如OpenAI，認為只要堆砌的數據資料足夠多 ，智能就能自動涌現；“看懂派”則認為大語言模型充其量只是一個強大的文本數據庫 ，記住了海量文本，卻完全不理解文本背后的物理世界 。用李飛飛的話來說 ，世界模型能讓“看見 ”晉升為“推理 ” ，讓“感知”轉化為“行動 ”，讓“想象 ”落地為“創造”。
必須承認的是 ，與“讀懂派”交出的ChatGPT、Sora等已引發全球轟動的模型相比 ，世界模型領域目前確實缺乏現象級消費產品，谷歌的Genie幾乎是唯一表現驚艷的案例。在這種情況下 ，這條路難免面臨“雷聲大 、雨點小 ”的質疑聲 ，甚至被部分輿論判定為“皇帝的新衣 ” 。
但這是否意味著世界模型前途黯淡？下結論還為時過早 。
大語言模型的成功，某種程度上建立在海量公開文本和代碼的“喂食”上；而構建一個能理解并推演物理規律的世界模型，底層挑戰無疑更為艱深。這項技術仍處于初期爬坡階段 ，它需要的或許不是即刻的喝彩 ，而是更多一些的耐心與時間 。
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