世界模型（World Models）的物理先验：大模型是否真正理解重力、碰撞与流体动力学 各位听众，大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且前沿的话题：世界模型，以及大型模型是否具备对重力、碰撞和流体动力学等物理概念的真正理解。我们将会深入研究当前大模型在模拟物理世界方面的能力，并探讨它们是如何学习和应用这些物理先验知识的。 1. 世界模型：概念与意义 世界模型（World Models）的概念源于强化学习领域，指的是智能体内部构建的、用于预测环境未来状态的模型。一个理想的世界模型应该能够捕捉环境的关键特征，并能够准确地预测智能体行为对环境的影响。在深度学习领域，世界模型通常由神经网络实现，例如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）或循环神经网络（RNN）等。 其核心思想在于，智能体不必每次都与真实环境交互来学习，而是可以在其内部的“虚拟世界”中进行学习和规划，从而大大提高学习效率和泛化能力。 2. 物理先验的重要性 物理先验指的是关于物理世界的基本定律和规则，例如重力、碰撞、摩擦力、流体动力学等。如果智能体能够理解并利用这些物理先验，那么它在模拟和预测物理世界时将会更加准确和高效 …
World Simulators：利用视频生成模型作为物理世界模拟器训练具身智能体
World Simulators: 利用视频生成模型作为物理世界模拟器训练具身智能体 大家好，今天我们来深入探讨一个令人兴奋的研究方向：如何利用视频生成模型作为物理世界模拟器，从而训练具身智能体。这个领域融合了计算机视觉、强化学习和机器人学，旨在让智能体能够在虚拟环境中学习复杂的交互策略，并最终将这些策略迁移到真实世界。 1. 问题的背景与动机 传统的具身智能体训练方法通常依赖于手工设计的物理模拟器。这些模拟器往往需要大量的工程投入，并且难以精确地模拟真实世界的复杂物理现象，例如流体动力学、软体变形和非刚性交互。此外，从仿真到真实（Sim2Real）的迁移仍然是一个巨大的挑战，因为仿真环境和真实世界之间存在显著的差异。 近年来，深度学习的快速发展，特别是视频生成模型的进步，为解决这些问题提供了一个新的思路。视频生成模型能够学习真实世界的视觉模式，并根据给定的条件生成逼真的视频序列。如果我们能够利用这些模型作为物理世界的模拟器，就可以避免手工设计模拟器的复杂性，并有可能更好地捕捉真实世界的物理特性。 2. 核心思想：学习世界模型 核心思想是学习一个世界模型（World Model）。世界 …
World Models（世界模型）：利用LLM模拟物理引擎预测视频下一帧的动力学交互
World Models：利用LLM模拟物理引擎预测视频下一帧的动力学交互 大家好，今天我们来深入探讨一个前沿且令人兴奋的领域：World Models（世界模型），特别是如何利用大型语言模型（LLM）来模拟物理引擎，进而预测视频的下一帧，实现对动力学交互的理解和预测。 1. World Models 的概念与演进 World Models 的核心思想是让智能体构建一个关于世界的内部模型，这个模型能够预测智能体自身行为以及环境变化带来的影响。最早的 World Models 架构由 Jürgen Schmidhuber 提出，它主要包含三个模块： V (Vision): 负责将高维输入（如图像）压缩成低维的潜在表示。 M (Memory): 负责学习潜在表示的时间动态，预测未来的潜在状态。 C (Controller): 负责基于预测的潜在状态，选择能够最大化奖励的动作。 传统的 World Models 主要依赖于变分自编码器（VAE）进行视觉信息的编码，以及循环神经网络（RNN）进行时间动态的建模。然而，这些方法在处理复杂场景和长期依赖关系时存在局限性。近年来，随着 LLM 的崛起 …