利用大语言模型（LLM）构建虚拟的“世界模型”（World Models），以此作为 KI 智能体（AI Agents）积累经验和训练的场所。
目前，开发能在现实世界执行复杂任务的 AI 智能体（如机器人、自动化软件助手）面临一个巨大挑战：获取实际操作经验的成本极高且充满风险。 如果让机器人在物理世界中通过“试错”来学习，不仅效率低下，还可能造成硬件损毁。
研究人员提出的新思路是：利用已经掌握了海量人类知识的大语言模型（LLM），由它们通过文字或代码生成一个模拟的“世界模型”。
世界模型是一种模拟器，它能预测特定行为可能产生的结果。
需要开发者手动编写复杂的代码来定义物理法则和环境规则。
预训练的大模型（如 GPT-4 或 Claude）已经具备了关于世界运行逻辑的知识（例如：知道“推倒杯子水会洒”）。研究人员可以利用 LLM 自动生成这些模拟环境的逻辑。
来自上海交通大学、微软研究院、普林斯顿大学和爱丁堡大学的国际研究团队对此进行了深入研究。他们测试了 LLM 在不同环境下充当模拟器的能力：
家庭模拟（Household Simulations）： 模拟洗碗、整理房间等日常任务。
电子商务网站（E-Commerce）： 模拟购物行为、库存管理等逻辑。
在规则清晰、逻辑严密的场景（如简单的文本游戏或特定流程）中，LLM 驱动的模拟效果非常好。
对于像社交媒体或复杂的购物网站这类高度开放的环境，LLM 仍需要更多的训练数据和更大的模型参数才能实现高质量的模拟。
实验显示，如果在 LLM 模拟器中加入少量来自现实世界的真实观察数据，模拟的质量会显著提升。
这种方法让 AI 智能体可以在几秒钟内完成数千次的虚拟实验，极大加快了学习速度。
开发者不再需要搭建昂贵的物理实验室，只需要调用 LLM 接口就能创建一个“训练场”。
这预示着 2026 年及以后，“自主智能体”将成为 AI 发展的核心，而这种“基于模拟的学习”将是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。
该研究证明，LLM 不仅仅是聊天机器人，它们可以演变成复杂的“数字世界创造者”。在这个虚拟世界里，新一代的 AI 智能体可以安全、低成本地反复磨练技能，最终再将学到的能力应用到现实生活和工作中。
（ 根据海外媒体编译 ）
14 小时前
命令优先，而非图形界面。
11 天前
简要结论：物理AI（Physical AI）正在成为人工智能发展的新方向，它的现实性在于能否真正理解并遵循物理规律。目前已有测试框架和硬件架构推动落地，但仍存在显著差距，现实应用需要长期迭代。 🧩 什么是“物理AI” 定义：物理AI强调让人工智能不仅能生成文本或图像，还要能在现实世界中遵循物理定律，具备“具身智能”（Embodied AI）的能力。 目标：解决 AI 在仿真到现实（Sim-to-Real）转化中的落地难题，让机器人、自动驾驶、数字孪生等应用更可靠。 🔍 当前研究进展 PAI-Bench 测试框架：佐治亚理工学院与卡内基梅隆大学团队提出的标准，用于评估 AI 是否理解物理规律。测试包含 2808 个真实案例，涵盖自动驾驶预测、机器人操作等场景。结果显示：人类准确率约 93.2%，而最佳 AI 模型仅 64.7%。 英伟达“物理AI”战略：在 CES 2026 提出，基于 Vera Rubin 超算平台 + Omniverse 仿真环境 + Jetson T4000 边缘硬件，构建闭环架构，强调“不要只生成像素，要生成行动”。 ✅ 现实性分析 优势： 技术驱动：硬件（GPU、边缘计算）和仿真平台（Omniverse）已具备支撑条件。 应用需求强烈：自动驾驶、机器人、工业制造等都需要 AI 遵循物理规律。 研究路径明确：已有标准化测试框架（PAI-Bench），为模型改进提供方向。 局限： 理解不足：现有模型在物理推理上的表现远低于人类水平。 数据难题：物理规律涉及连续性和复杂交互，难以通过大规模数据直接学习。 落地成本高：需要强算力、精细仿真和高性能硬件，短期内难以普及。 ⚠️ 风险与挑战 幻觉问题：AI可能生成视觉效果逼真但违反物理规律的结果。 安全性：在自动驾驶或机器人场景中，错误的物理推理可能导致事故。 标准缺失：虽然有 PAI-Bench，但行业尚未形成统一的评估体系。 🎯 综合评价 物理AI的现实性在于“方向明确、路径清晰，但短期难以完全落地”。 它更像是未来十年 AI 的关键突破口：从“生成像素”走向“生成行动”。目前仍处于探索阶段，但随着硬件、仿真和测试框架的成熟，物理AI有望逐步应用于自动驾驶、机器人和工业场景。
25 天前
这正是当前 AI 视频生成领域最前沿的突破方向。你提出的这个问题，本质上是在问如何让 AI 从“画皮”进阶到“画骨”——即不仅画面好看，运动逻辑也要符合现实世界的物理法则。 结合最新的技术进展（如 2025 年的相关研究），要让 AI 生成符合真实规律的视频，我们可以通过以下几种“高级语言描述法”来与模型沟通： 1. 使用“力提示”技术：像导演一样指挥物理力 🎬 这是谷歌 DeepMind 等团队提出的一种非常直观的方法。你不需要懂复杂的物理公式，只需要在提示词中描述“力”的存在。 描述力的方向与强度： 你可以直接告诉 AI 视频中存在某种力。例如，不只是写“旗帜飘动”，而是写“旗帜在强风中剧烈飘动”或“气球被轻轻向上吹起”。 区分全局力与局部力： 全局力（风、重力）： 影响整个画面。例如：“Global wind force blowing from left to right”（从左到右的全局风力）。 局部力（碰撞、推力）： 影响特定点。例如：“A ball rolling after being kicked”（球被踢后滚动）。 效果： AI 模型（如 CogVideoX 结合特定模块）能理解这些力的矢量场，从而生成符合动力学的运动，比如轻的物体被吹得更远，重的物体移动缓慢。 2. 调用“思维链”与物理常识：让 LLM 当质检员 🧠 有时候直接描述很难精准，我们可以借助大型语言模型（LLM）作为“中间人”来审核物理逻辑。这种方法（如匹兹堡大学的 PhyT2V）利用 LLM 的推理能力。 分步描述（Chain-of-Thought）： 你可以在提示词中要求 AI “思考过程”。例如，不只是生成“水倒入杯子”，而是引导它：“首先，水从壶嘴流出，形成抛物线；然后，水撞击杯底，产生涟漪；最后，水位上升，流速减慢。” 明确物理规则： 在提示词中直接嵌入物理常识。例如：“根据重力加速度，球下落的速度应该越来越快”或“流体具有粘性，流动时会有拉丝效果”。 回溯修正： 如果第一版视频不符合物理规律（比如球浮在空中），你可以通过反馈指令让系统进行“回溯推理”，识别出视频与物理规则的语义不匹配，并自动修正提示词重新生成。 3. 参数化控制：像物理老师一样给定数值 📏 如果你需要极其精确的物理运动（例如做科学实验模拟或电影特效），可以使用类似普渡大学 NewtonGen 框架的思路，直接给定物理参数。 设定初始状态： 在语言描述中包含具体的物理量。 位置与速度： “一个小球从坐标 (0, 10) 以初速度 5m/s 水平抛出”。 角度与旋转： “一个陀螺以角速度 10rad/s 旋转”。 质量与材质： “一个轻质的泡沫块”与“一个沉重的铁球”在相同力作用下的反应是不同的。 指定运动类型： 明确指出是“匀速直线运动”、“抛物线运动”还是“圆周运动”。AI 会根据这些语义，调用内置的“神经物理引擎”来计算轨迹，确保视频中的物体运动轨迹符合牛顿定律。 4. 结合物理引擎的混合描述：虚实结合 🧩 更高级的方法是让语言描述直接驱动物理模拟器（如 Blender, Genesis），然后将结果渲染成视频。 描述物理属性： 在提示词中指定物体的密度、弹性系数、摩擦力等。 事件驱动描述： 描述物体间的相互作用。例如：“一个刚性的小球撞击一个柔软的布料，布料发生形变并包裹住小球”。 通用物理引擎： 像 Genesis 这样的新模型，允许你用自然语言描述复杂的物理场景（如“一滴水滑落”），它能直接生成符合流体动力学的模拟数据，而不仅仅是看起来像视频的图像帧。 📝 总结：如何写出“物理级”提示词？ 为了更直观地掌握这种描述方式，这里总结了一个对比表： 一句话总结： 要用语言描述物理运动，关键在于将“视觉结果”转化为“物理过程”。多用描述力（风、推力）、属性（重力、粘性）、参数（速度、角度）的词汇，甚至直接告诉 AI 要遵循某种物理规律，这样生成的视频才会有真实的“重量感”和“真实感”。
28 天前
利用大语言模型（LLM）构建虚拟的“世界模型”（World Models），以此作为 KI 智能体（AI Agents）积累经验和训练的场所。 核心概念：让 LLM 成为 AI 的“模拟练习场” 目前，开发能在现实世界执行复杂任务的 AI 智能体（如机器人、自动化软件助手）面临一个巨大挑战：获取实际操作经验的成本极高且充满风险。 如果让机器人在物理世界中通过“试错”来学习，不仅效率低下，还可能造成硬件损毁。 研究人员提出的新思路是：利用已经掌握了海量人类知识的大语言模型（LLM），由它们通过文字或代码生成一个模拟的“世界模型”。 1. 什么是“世界模型”？ 世界模型是一种模拟器，它能预测特定行为可能产生的结果。 传统方式： 需要开发者手动编写复杂的代码来定义物理法则和环境规则。 LLM 驱动方式： 预训练的大模型（如 GPT-4 或 Claude）已经具备了关于世界运行逻辑的知识（例如：知道“推倒杯子水会洒”）。研究人员可以利用 LLM 自动生成这些模拟环境的逻辑。 2. 研究的具体内容 来自上海交通大学、微软研究院、普林斯顿大学和爱丁堡大学的国际研究团队对此进行了深入研究。他们测试了 LLM 在不同环境下充当模拟器的能力： 家庭模拟（Household Simulations）： 模拟洗碗、整理房间等日常任务。 电子商务网站（E-Commerce）： 模拟购物行为、库存管理等逻辑。 3. 关键发现： 强结构化环境表现更佳： 在规则清晰、逻辑严密的场景（如简单的文本游戏或特定流程）中，LLM 驱动的模拟效果非常好。 开放世界的局限性： 对于像社交媒体或复杂的购物网站这类高度开放的环境，LLM 仍需要更多的训练数据和更大的模型参数才能实现高质量的模拟。 真实观察的修正： 实验显示，如果在 LLM 模拟器中加入少量来自现实世界的真实观察数据，模拟的质量会显著提升。 对 AI 行业的意义 加速 AI 智能体进化： 这种方法让 AI 智能体可以在几秒钟内完成数千次的虚拟实验，极大加快了学习速度。 降低训练门槛： 开发者不再需要搭建昂贵的物理实验室，只需要调用 LLM 接口就能创建一个“训练场”。 2026 年的趋势： 这预示着 2026 年及以后，“自主智能体”将成为 AI 发展的核心，而这种“基于模拟的学习”将是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。 总结 该研究证明，LLM 不仅仅是聊天机器人，它们可以演变成复杂的“数字世界创造者”。在这个虚拟世界里，新一代的 AI 智能体可以安全、低成本地反复磨练技能，最终再将学到的能力应用到现实生活和工作中。 （ 根据海外媒体编译 ）
1 个月前
利用物理世界大模型，开发家居物联网AI应用。
1 个月前
Nova 2是亚马逊于2025年12月在re:Invent 全球大会上推出的新一代基础模型家族，共包含4款模型，均需通过Amazon Bedrock平台使用，兼顾行业领先的性价比与多场景适配性，具体介绍如下 ： 1. Nova 2 Lite： 主打快速、高性价比的日常推理任务，可处理文本、图像和视频输入并生成文本。能通过调节“思考”深度平衡智能、速度与成本，适合客服聊天机器人、文档处理等场景。在基准测试中，它对标Claude Haiku 4.5、GPT - 5 Mini等模型，多数项目表现持平或更优。 2. Nova 2 Pro（预览版）： 是该家族中智能度最高的推理模型，可处理文本、图像、视频和语音输入并生成文本。适配代理编码、长期规划等复杂任务，还能作为“教师模型”向小型模型传递能力，在与Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro等主流模型的对比中，多项基准测试表现出色。 3. Nova 2 Sonic： 专注端到端语音交互的模型，能实现类人化实时对话。它支持多语言与丰富音色，拥有100万token上下文窗口，可支撑长时交互，还能与Amazon Connect等语音服务、对话框架无缝集成，适配客服、AI助手等语音场景。 4. Nova 2 Omni： 业内首款统一多模态推理与生成模型，可处理文本、图像等多种输入，还能同时生成文本和图像。它能一次性处理海量多格式内容，比如数百页文档、数小时音频等，适合营销素材一站式制作等需要整合多类信息的场景。 这4款模型均具备100万token上下文窗口，且内置网页查找和代码执行能力，能保障回答的时效性与实用性 。
2 个月前
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种对大模型进行“轻量级微调”的技术。
2 个月前
Gemini 3 标志着AI模型从“增量优化”向“范式转变”的重大跃进。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI