AI教母「李飞飞」AI科普:世界模型和大语言模型(LLM)的区别！

不二如是

大型语言模型LLM侧重处理人类文本，它们以字母或单词级的离散符号为基本单元，通过预测下一个最可能出现的词来捕获语义与语法结构，在搜索、问答和代码生成等场景中表现优异。

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与之相比，世界模型关注像素或体素等连续感知数据，核心目标是在时间维度上学习物理环境的动态规律，从而支持推理、规划与动作控制，因此二者在输入形式、训练目标与应用范畴上存在本质差异。

世界模型通常先通过卷积或变分自编码器将高维视觉流压缩为潜在空间，再结合循环网络或变形器预测未来观测，实现对环境的内部模拟；

这类方法已在经典World Models框架、Dreamer系列以及NVIDIA的nvblox和XCube等项目中验证，可在纯视觉输入下完成导航、操控或高分辨率3D生成。

体素化表达让模型可以在机器人、自动驾驶与AR/VR场景中以近实时速度更新环境地图，为安全决策提供连续几何约束，也使得学习到的表示更易迁移到新任务。

展望未来，多模态融合将成为主流：LLM负责语言推理与决策解释，世界模型提供连续感知与预测，两者通过共享潜在表征和记忆机制共同驱动具身智能体；

业界和学术界已将“协作式AI团队”与“自我改进Agent”列为2025年前后的重要趋势，而Stanford HAI《AI Index》报告亦显示，模型体量与计算资源的增长正促使研究者探索更高效的稀疏专家路由与自监督策略，以克服单一架构在可解释性与能耗上的瓶颈。


李飞飞是一位华裔美籍计算机科学家，现任斯坦福大学教授并共同领导斯坦福人类中心人工智能研究院。

早年创建ImageNet数据集并推动ImageNet挑战赛，引领深度学习在计算机视觉领域的突破；

她的研究涵盖大规模视觉理解、多模态学习与人机协作AI，并长期关注AI伦理及教育普惠，在2023年出版科普回忆录《The Worlds I See》，带动公众对人工智能科学与社会影响的深入思考。

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