Video jezični modeli: sljedeća granica nakon LLM-ova i AI agenata

Posljednjih godina učili smo AI čitati, pisati, pa čak i razmišljati kroz složene probleme. Ali evo u čemu je stvar: sve se to događa u digitalnom području. ChatGPT ti može napisati pjesmu o hodanju kroz šumu, ali nema pojma kako se zapravo osjeća prekoračiti preko srušenog debla ili sagnuti se ispod niske grane.

Modeli svijeta tu su da to promijene.

Što su video jezični modeli?

Zamislite ih kao evoluciju modela vida i jezika, ali s ključnim dodatkom: vremenskim razumijevanjem. Dok standardni VLM gleda jednu sliku i odgovara na pitanja o njoj, video jezični model promatra kako se sekvence odvijaju i uči pravila koja upravljaju fizičkom stvarnošću.

Ovo nije samo akademska znatiželja. Praktične implikacije su zapanjujuće.

Kada robot treba podići šalicu kave, ne može samo prepoznati "šalicu" na slici. Mora razumjeti:

• ✓Kako se objekti ponašaju kada ih se gurne ili podigne
• ✓Što se događa kada tekućine pljuskaju
• ✓Kako njegovi vlastiti pokreti utječu na scenu
• ✓Koje su radnje fizički moguće, a koje nemoguće

Tu dolaze modeli svijeta.

Od simulacije do akcije

Koncept je elegantan: umjesto tvrdog kodiranja fizičkih pravila, AI se trenira na milijunima sati videa koji pokazuju kako svijet zapravo funkcionira. Model uči gravitaciju, trenje, postojanost objekata i uzročnost ne iz jednadžbi, već iz promatranja.

NVIDIA-in Cosmos predstavlja jedan od najambicioznijih pokušaja u tom smjeru. Njihov vlasnički model svijeta dizajniran je specifično za robotičke primjene, gdje razumijevanje fizičke stvarnosti nije opcija. To je preživljavanje.

Google DeepMindov Genie 3 ima drugačiji pristup, fokusirajući se na interaktivno generiranje svijeta gdje se model može "igrati" poput okruženja videoigre.

PAN eksperiment

Istraživači na Sveučilištu Mohamed bin Zayed nedavno su predstavili PAN, opći model svijeta koji provodi ono što nazivaju "misaonim eksperimentima" u kontroliranim simulacijama.

Ključna inovacija je tretiranje modeliranja svijeta kao problema generativnog videa. Umjesto eksplicitnog programiranja fizike, model uči generirati nastavke videa koji poštuju fizičke zakone. Kada mu se da početna scena i predložena radnja, može "zamisliti" što se događa sljedeće.

Ovo ima duboke implikacije za robotiku. Prije nego humanoidni robot posegne za šalicom kave, može pokrenuti stotine simuliranih pokušaja, učeći koji kutovi pristupa funkcioniraju, a koji završavaju s kavom na podu.

Budućnost s milijardu robota

Ovo nisu proizvoljni brojevi izvučeni za dramatični efekt. Industrijske projekcije zaista upućuju na budućnost gdje humanoidni roboti postaju uobičajeni poput pametnih telefona. I svaki od njih trebat će modele svijeta da bi sigurno funkcionirao uz ljude.

Primjene se protežu izvan humanoidnih robota:

Gdje se generiranje videa susreće s razumijevanjem svijeta

Ako ste pratili AI generiranje videa, možda ćete primijetiti neko preklapanje. Alati poput Sora 2 i Veo 3 već generiraju izvanredno realističan video. Nisu li i oni modeli svijeta?

Da i ne.

OpenAI je eksplicitno pozicionirao Soru kao model s mogućnostima simulacije svijeta. Model očito razumije nešto o fizici. Pogledajte bilo koju Sora generaciju i vidjet ćete realistično osvjetljenje, vjerodostojno kretanje i objekte koji se uglavnom ponašaju ispravno.

Ali postoji ključna razlika između generiranja videa koji izgleda uvjerljivo i istinskog razumijevanja fizičke uzročnosti. Trenutni generatori videa optimizirani su za vizualni realizam. Modeli svijeta optimizirani su za točnost predviđanja.

Problem halucinacija

Evo neugodne istine: modeli svijeta pate od istih problema s halucinacijama koji muče LLM-ove.

Kada ChatGPT samouvjereno izjavi netočnu činjenicu, to je dosadno. Kada model svijeta samouvjereno predvidi da robot može proći kroz zid, to je opasno.

Trenutni sustavi degradiraju kroz duže sekvence, gubeći koherentnost što dalje projiciraju u budućnost. To stvara temeljnu napetost: najkorisnije su dugoročne predikcije, ali one su i najmanje pouzdane.

Istraživači napadaju ovaj problem iz više kutova. Neki se fokusiraju na bolje podatke za treniranje. Drugi rade na arhitektonskim inovacijama koje održavaju konzistentnost scene. Treći zagovaraju hibridne pristupe koji kombiniraju naučene modele svijeta s eksplicitnim fizičkim ograničenjima.

Proboj Qwen 3-VL

Na strani vida i jezika, Alibabain Qwen 3-VL predstavlja trenutno stanje tehnike za modele otvorenog koda.

Ono što Qwen 3-VL čini posebno zanimljivim su njegove "agentske" sposobnosti. Model može upravljati grafičkim sučeljima, prepoznavati elemente korisničkog sučelja, razumjeti njihove funkcije i obavljati zadatke iz stvarnog svijeta kroz pozivanje alata.

To je most između razumijevanja i djelovanja koji modeli svijeta trebaju.

Zašto je ovo važno za kreatore

Ako ste video kreator, filmaš ili animator, modeli svijeta možda se čine dalekima od vašeg svakodnevnog posla. Ali implikacije su bliže nego što mislite.

Trenutni AI video alati muče se s fizičkom konzistentnošću. Objekti prolaze jedni kroz druge. Gravitacija se ponaša nedosljedno. Uzrok i posljedica se brkaju. Sve su to simptomi modela koji mogu generirati realističke piksele, ali zapravo ne razumiju fizička pravila koja stoje iza onoga što prikazuju.

Modeli svijeta trenirani na masivnim skupovima video podataka mogli bi naposljetku utjecati natrag na generiranje videa, proizvodeći AI alate koji inherentno poštuju fizičke zakone. Zamislite generator videa gdje ne morate tražiti "realističnu fiziku" jer model već zna kako stvarnost funkcionira.

Put naprijed

Modeli svijeta predstavljaju možda najambiciozniji cilj u AI-ju: naučiti strojeve da razumiju fizičku stvarnost onako kako to čine ljudi. Ne kroz eksplicitno programiranje, već kroz promatranje, zaključivanje i maštu.

Još smo na početku. Trenutni sustavi su impresivne demonstracije, ne proizvodno spremna rješenja. Ali putanja je jasna.

Tvrtke koje snažno ulažu u ovo područje, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI i brojni startupi, klade se da je fizička inteligencija sljedeća granica nakon digitalne inteligencije.

S obzirom na to koliko su transformativni bili LLM-ovi za rad baziran na tekstu, zamislite utjecaj kada AI bude mogao razumjeti i komunicirati s fizičkim svijetom jednako tečno.

To je obećanje video jezičnih modela. Zato je ova granica važna.