Видео езикови модели: следващата граница след LLM и AI агентите

Големите езикови модели завладяха текста. Моделите за компютърно зрение овладяха изображенията. AI агентите се научиха да използват инструменти. Сега се появява нова категория, която може да засенчи всички останали: видео езикови модели, или както изследователите все по-често ги наричат, "световни модели".

Последните няколко години учехме AI да чете, пише и дори да разсъждава над сложни проблеми. Но ето в какво е работата: всичко това се случва в дигиталното пространство. ChatGPT може да ви напише стихотворение за разходка в гората, но няма представа какво всъщност е да прекрачиш през паднало дърво или да се пъхнеш под нисък клон.

Световните модели са тук, за да променят това.

Какво са видео езиковите модели?

💡

Видео езиковите модели (VLM) обработват визуални последователности и език едновременно, позволявайки на AI да разбира не само какво има в кадъра, но и как сцените се развиват във времето и какво може да се случи след това.

Мислете за тях като еволюция на моделите зрение-език, но с ключово допълнение: времево разбиране. Докато стандартният VLM гледа едно изображение и отговаря на въпроси за него, видео езиковият модел наблюдава как последователностите се разгръщат и научава правилата, управляващи физическата реалност.

Това не е просто академично любопитство. Практическите последици са зашеметяващи.

Когато робот трябва да вземе чаша кафе, той не може просто да разпознае "чаша" в изображение. Трябва да разбере:

✓Как обектите се държат при бутане или повдигане
✓Какво става, когато течности се разплискват
✓Как собствените му движения влияят на сцената
✓Кои действия са физически възможни и кои невъзможни

Тук влизат в играта световните модели.

От симулация към действие

🤖

Физически интелект

Световните модели генерират видеоподобни симулации на възможни бъдещи сценарии, позволявайки на роботите да "си представят" резултатите преди да действат.

Концепцията е елегантна: вместо да кодираш физически правила на ръка, обучаваш AI на милиони часове видео, показващо как светът реално работи. Моделът научава гравитация, триене, постоянство на обектите и причинно-следствени връзки не от уравнения, а от наблюдение.

NVIDIA Cosmos представлява един от най-амбициозните опити в тази посока. Техният патентован световен модел е проектиран специално за роботични приложения, където разбирането на физическата реалност не е опция. Това е въпрос на оцеляване.

Google DeepMind Genie 3 използва различен подход, фокусирайки се върху интерактивно генериране на светове, където моделът може да се "играе" като среда на видеоигра.

✗Традиционна роботика

Ръчно кодирани физически правила, крехки гранични случаи, скъпи сензорни масиви, бавна адаптация към нови среди

✓Подход със световен модел

Научена физическа интуиция, плавна деградация, по-прости хардуерни изисквания, бърз трансфер към нови сценарии

Експериментът PAN

Изследователи от Университета "Мохамед бин Зайед" наскоро представиха PAN, общ световен модел, който провежда това, което те наричат "мисловни експерименти" в контролирани симулации.

🧪

Как работи PAN

Използвайки генеративно латентно предсказване (GLP) и архитектура Causal Swin-DPM, PAN поддържа съгласуваност на сцената през разширени последователности, докато предсказва физически правдоподобни резултати.

Ключовата иновация е третирането на моделирането на света като задача за генеративно видео. Вместо да програмираш физика експлицитно, моделът се учи да генерира продължения на видео, които спазват физическите закони. Когато му се дадат начална сцена и предложено действие, той може да "си представи" какво ще се случи след това.

Това има дълбоки последици за роботиката. Преди хуманоиден робот да посегне към чашата кафе, той може да направи стотици симулирани опити, научавайки кои ъгли на подход работят и кои завършват с кафе на пода.

Бъдещето с милиард роботи

Прогнозирани хуманоидни роботи до 2050

Ръст на инвестициите в AI за роботика от 2023

Това не са произволни числа за драматичен ефект. Индустриалните прогнози наистина сочат към бъдеще, където хуманоидните роботи ще станат толкова обичайни, колкото смартфоните. И всеки един от тях ще се нуждае от световни модели, за да функционира безопасно редом с хората.

Приложенията излизат отвъд хуманоидните роботи:

Сега

Фабрични симулации

Обучение на работници във виртуални среди преди разполагането им на реални производствени етажи

2025

Автономни превозни средства

Системи за безопасност, които предсказват сценарии за произшествия и предприемат превантивни мерки

2026

Навигация в складове

Роботи, които разбират сложни пространства и се адаптират към променящи се оформления

2027+

Домашни асистенти

Роботи, които безопасно се придвижват в човешки жилищни пространства и манипулират ежедневни предмети

Където генерирането на видео среща разбирането на света

Ако сте следили AI генерирането на видео, може би сте забелязали известно припокриване. Инструменти като Sora 2 и Veo 3 вече генерират забележително реалистично видео. Не са ли те също световни модели?

И да, и не.

OpenAI изрично позиционира Sora като модел с възможности за симулация на света. Моделът явно разбира нещо за физиката. Погледнете която и да е генерация на Sora и ще видите реалистично осветление, правдоподобно движение и обекти, които се държат предимно правилно.

Но има критична разлика между генерирането на правдоподобно изглеждащо видео и истинското разбиране на физическата причинност. Настоящите видео генератори са оптимизирани за визуален реализъм. Световните модели са оптимизирани за точност на предсказанията.

💡

Тестът не е "изглежда ли това реално?", а "при действие X, предсказва ли моделът правилно резултат Y?" Това е много по-висока летва.

Проблемът с халюцинациите

Ето неудобната истина: световните модели страдат от същите проблеми с халюцинации, които измъчват LLM.

Когато ChatGPT уверено твърди лъжлив факт, това е досадно. Когато световен модел уверено предсказва, че робот може да мине през стена, това е опасно.

⚠️

Халюцинациите на световни модели във физически системи могат да причинят реални щети. Ограничения за безопасност и слоеве за верификация са задължителни преди разполагане редом с хора.

Настоящите системи деградират при по-дълги последователности, губейки съгласуваност, колкото по-далеч проектират в бъдещето. Това създава фундаментално напрежение: най-полезните предсказания са дългосрочните, но те са и най-малко надеждните.

Изследователите атакуват този проблем от множество ъгли. Някои се фокусират върху по-добри данни за обучение. Други работят върху архитектурни иновации, които поддържат съгласуваност на сцената. Трети се застъпват за хибридни подходи, комбиниращи научени световни модели с експлицитни физически ограничения.

Пробивът на Qwen 3-VL

От страната на зрение-език, Qwen 3-VL на Alibaba представлява настоящото състояние на изкуството за модели с отворен код.

Флагманският модел Qwen3-VL-235B се конкурира с водещите патентовани системи по мултимодални бенчмаркове, обхващащи общи въпроси и отговори, 3D заземяване, разбиране на видео, OCR и разбиране на документи.

Това, което прави Qwen 3-VL особено интересен, са "агентните" му възможности. Моделът може да работи с графични интерфейси, да разпознава UI елементи, да разбира функциите им и да изпълнява реални задачи чрез извикване на инструменти.

Това е мостът между разбиране и действие, от който световните модели се нуждаят.

Защо това е важно за създателите

Ако сте видео създател, филмов творец или аниматор, световните модели може да изглеждат далечни от ежедневната ви работа. Но последиците са по-близо, отколкото си мислите.

Настоящите AI инструменти за видео имат проблеми с физическата съгласуваност. Обектите преминават един през друг. Гравитацията се държи непоследователно. Причината и следствието се разбъркват. Всичко това са симптоми на модели, които могат да генерират реалистични пиксели, но не разбират истински физическите правила, лежащи в основата на това, което изобразяват.

Световни модели, обучени на масивни набори от видео данни, биха могли в крайна сметка да се върнат обратно към генерирането на видео, създавайки AI инструменти, които присъщо спазват физическите закони. Представете си видео генератор, където не е нужно да промптвате за "реалистична физика", защото моделът вече знае как работи реалността.

💡

Свързано четиво: За повече информация как генерирането на видео се развива, вижте нашия задълбочен анализ на дифузионните трансформатори и световните модели в генерирането на видео.

Пътят напред

Световните модели представляват може би най-амбициозната цел в AI: да научим машините да разбират физическата реалност така, както хората. Не чрез експлицитно програмиране, а чрез наблюдение, извод и въображение.

Все още сме в началото. Настоящите системи са впечатляващи демонстрации, не решения, готови за производство. Но траекторията е ясна.

Какво имаме сега:

Ограничена съгласуваност на последователности
Домейн-специфични модели
Високи изчислителни разходи
Разполагания на изследователски етап

Какво идва:

Разширено времево разбиране
Универсални световни модели
Разполагане на крайни устройства
Интеграция в комерсиална роботика

Компаниите, които инвестират сериозно в тази област, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI и множество стартъпи, залагат, че физическият интелект е следващата граница след дигиталния интелект.

Като се има предвид колко трансформиращи бяха LLM за работата с текст, представете си въздействието, когато AI може да разбира и взаимодейства с физическия свят също толкова свободно.

Това е обещанието на видео езиковите модели. Затова тази граница има значение.

💡

Допълнително четиво: Разгледайте как AI видеото вече трансформира творческите работни процеси в нашето покритие на нативното генериране на аудио и корпоративното приемане.