Video jazykové modely: Další hranice po LLM a AI agentech

Poslední roky jsme učili AI číst, psát a dokonce uvažovat nad složitými problémy. Ale tady je věc: všechno se to odehrává v digitálním světě. ChatGPT ti může napsat báseň o procházce lesem, ale nemá tušení, jak se skutečně cítí překročit spadlý kmen nebo se hnout pod nízkou větví.

Modely světa jsou tu, aby to změnily.

Co jsou video jazykové modely?

Představ si je jako evoluci vizuálně-jazykových modelů, ale s klíčovým doplňkem: časovým chápáním. Zatímco standardní VLM se dívá na jediný obrázek a odpovídá na otázky o něm, video jazykový model sleduje, jak se sekvence vyvíjejí, a učí se pravidla, která řídí fyzickou realitu.

Nejde jen o akademickou zvědavost. Praktické důsledky jsou ohromující.

Když robot potřebuje zvednout hrnek s kávou, nemůže prostě rozpoznat "hrnek" na obrázku. Musí chápat:

• ✓Jak se objekty chují při tlačení nebo zvedání
• ✓Co se stane, když se kapaliny rozstřiknou
• ✓Jak jeho vlastní pohyby ovlivňují scénu
• ✓Které akce jsou fyzicky možné a které nemožné

Zde přicházejí na řadu modely světa.

Od simulace k akci

Koncept je elegantní: místo natvrdo kódovaných fyzikálních pravidel trénuješ AI na milionech hodin videa ukazujícího, jak svět skutečně funguje. Model se učí gravitaci, tření, stálost objektů a kauzalitu ne z rovnic, ale z pozorování.

NVIDIA Cosmos představuje jeden z nejambicioznějších pokusů v tomto směru. Jejich vlastní model světa je navržen speciálně pro robotické aplikace, kde pochopení fyzické reality není volitelné. Je to přežití.

Google DeepMind Genie 3 zvolí jiný přístup, zaměřuje se na interaktivní generování světů, kde model lze "hrát" jako prostředí videohry.

Experiment PAN

Výzkumníci z Univerzity Mohameda bin Zayeda nedávno představili PAN, obecný model světa, který provádí "myšlenkové experimenty" v kontrolovaných simulacích.

Klíčová inovace spočívá v tom, že modelování světa se chápá jako problém generativního videa. Místo explicitního programování fyziky se model učí generovat pokračování videa, která respektují fyzikální zákony. Když dostane počáteční scénu a navrhovaný úkol, může si "představit" co se stane dál.

To má hluboké důsledky pro robotiku. Než humanoidní robot sáhne po hrnku s kávou, může provést stovky simulovaných pokusů a naučit se, které úhly přístupu fungují a které končí kávou na podlaze.

Budoucnost miliard robotů

Nejde o náhodná čísla vytiahnutá pro dramatický efekt. Odvětvové projekce skutečně ukazují na budoucnost, kde se humanoidní roboti stanou tak běžnými jako chytré telefony. A každý z nich bude potřebovat modely světa, aby mohl bezpečně fungovat po boku lidí.

Aplikace přesahují humanoidní roboty:

Kde se generování videa setkává s porozuměním světa

Pokud sledujete AI generování videa, mohli jste si všimnout určitého překrývání. Nástroje jako Sora 2 a Veo 3 už generují pozoruhodně realistické video. Nejsou to také modely světa?

Ano i ne.

OpenAI explicitně pozicionovala Soru jako model se schopnostmi simulace světa. Model zjevně něco chápá o fyzice. Podívejte se na jakoukoliv generaci Sory a uvidíte realistické osvětlení, pravděpodobný pohyb a objekty, které se chují většinou správně.

Ale je tu zásadní rozdíl mezi generováním pravděpodobně vypadajícího videa a skutečným chápáním fyzické kauzality. Současné generátory videa jsou optimalizovány pro vizuální realismus. Modely světa jsou optimalizovány pro přesnost předpovědi.

Problém halucinací

Tady je nepříjemná pravda: modely světa trpí stejnými problémy s halucinacemi jako LLM.

Když ChatGPT sebejistě tvrdí nepravdivý fakt, je to otravné. Když model světa sebejistě předpovídá, že robot může projít zdí, je to nebezpečné.

Současné systémy se degradují při delších sekvencích, ztrácejí koherenci, čím dál do budoucnosti projektují. To vytváří zásadní napětí: nejužitečnější předpovědi jsou ty dlouhodobé, ale jsou také nejméně spolehlivé.

Výzkumníci útočí na tento problém z více úhlů. Někteří se zaměřují na lepší tréninková data. Další pracují na architektonických inovacích udržujících konzistenci scény. Další obhajují hybridní přístupy, které kombinují naučené modely světa s explicitními fyzikálními omezeními.

Průlom Qwen 3-VL

Na straně vizuálně-jazykových modelů představuje Alibaba Qwen 3-VL současný stav techniky pro open-source modely.

Co dělá Qwen 3-VL obzvlášť zajímavým, jsou jeho "agentní" schopnosti. Model může ovládat grafická rozhraní, rozpoznávat prvky UI, chápat jejich funkce a provádět reálné úkoly prostřednictvím volání nástrojů.

Toto je most mezi porozuměním a akcí, který modely světa potřebují.

Proč to je důležité pro tvůrce

Pokud jste tvůrce videí, filmář nebo animátor, modely světa se vám mohou zdát daleko od vaší každodenní práce. Ale důsledky jsou blíž, než si myslíte.

Současné AI videoinstrumenty mají problémy s fyzickou konzistencí. Objekty procházejí skrze sebe. Gravitace se chová nekonzistentně. Příčina a důsledek se promichávají. Toto všechno jsou symptomy modelů, které dokážou generovat realistické pixely, ale skutečně nerozumějí fyzikálním pravidlům leží cího pod tím, co zobrazují.

Modely světa trénované na obrovských videodatajetech by mohly nakonec poskytnout zpětnou vazbu do generování videa, čímž by vznikly AI nástroje, které ze své podstaty respektují fyzikální zákony. Představte si generátor videa, kde nemusíte promptovat "realistickou fyziku," protože model už ví, jak realita funguje.

Cesta vpřed

Modely světa představují možná nejambicioznější cíl v AI: naučit stroje rozumět fyzické realitě tak, jak to dělají lidé. Není prostřednictvím explicitního programování, ale prostřednictvím pozorování, inference a představivosti.

Stále jsme na začátku. Současné systémy jsou působivé demonstrace, ne řešení připravené na produkci. Ale trajektorie je jasná.

Společnosti, které masivně investují do tohoto prostoru, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI a mnoho startupů, sází na to, že fyzická inteligence je další hranicí po digitální inteligenci.

Vzhledem k tomu, jak transformační byly LLM pro práci s textem, představte si dopad, když AI bude moci rozumět a interagovat s fyzickým světem stejně plynule.

To je slib video jazykových modelů. Proto na této hranici záleží.