Videonyelvmodellek: Az LLM-ek és MI-ügynökök utáni következő határ

Az elmúlt években arra tanítottuk az MI-t, hogy olvasson, írjon és még összetett problémákról is gondolkodjon. De itt a lényeg: mindez a digitális térben történik. A ChatGPT írhat neked egy verset az erdőn való sétáról, de fogalma sincs arról, milyen érzést ad ténylegesen átlépni egy kidőlt fatönkön vagy lehajolni egy alacsony ág alatt.

A világmodellek azért vannak itt, hogy ezt megváltoztassák.

Mik azok a Videonyelvmodellek?

Gondolj rájuk úgy, mint a látás-nyelv modellek evolúciójára, egy döntő kiegészítéssel: az időbeli megértésre. Míg egy szabványos VLM egyetlen képet néz és válaszol a kérdésekre róla, a videonyelvmodell figyeli a kibontakozó sorozatokat és megtanulja a fizikai valóságot kormányzó szabályokat.

Ez nem csak akadémikus kérdezkedés. A gyakorlati következményei lenyűgözőek.

Amikor egy robotnak fel kell vennie egy kávéscsészét, nem elég csak felismerni a "csészét" egy képen. Meg kell értenie:

• ✓Hogyan viselkednek a tárgyak toláskor vagy emeléskor
• ✓Mi történik, amikor a folyadék locsog
• ✓Hogyan befolyásolják a saját mozgásai a jelenetet
• ✓Mely cselekvések fizikailag lehetségesek és melyek lehetetlenek

Itt jönneka képbe a világmodellek.

A szimulációtól a cselekedetekig

A koncepció elegáns: ahelyett, hogy "beégetnék" a fizikai szabályokat, az MI-t milliónyi órányí videon tanítjuk, amely megmutatja, hogyan működik ténylegesen a világ. A modell megtanulja a gravitációt, a súrlódást, az objektumpermanenciát és az oksági összefüggéseket nem egyenletekből, hanem megfigyelésből.

Az NVIDIA Cosmos az egyik legambiciózusabb próbálkozást képviseli ezen a téren. A tulajdonában lévő világmodellt kifejezetten robotikai alkalmazásokhoz tervezték, ahol a fizikai valóság megértése nem opcionális. Ez a túlélés.

A Google DeepMind Genie 3 másik megközelítést alkalmaz, az interaktív világgenerálásra összpontosítva, ahol a modell "játszható" mint egy videojáték környezet.

A PAN kísérlet

A Mohamed bin Zayed Egyetem kutatói nemrégiben bemutatták a PAN-t, egy általános világmodellt, amely úgynevezett "gondolatkísérleteket" végez ellenőrzött szimulációkban.

A kulcsinnováció az, hogy a világmodellezést generatív videoproblémaként kezeli. Ahelyett, hogy kifejezetten programozná a fizikát, a modell megtanulja olyan videokontinuációkat generálni, amelyek tiszteletben tartják a fizikai törvényeket. Ha kap egy kezdő jelenetet és egy javasolt cselekvést, el tudja "képzelni," mi történik ezután.

Ennek mélyreható következményei vannak a robotika számára. Mielőtt egy humanoid robot a kávéscsészét nyúlna, lefuttathat száz szimulált próbálkozást, megtanulva, mely megközelítési szögek működnek és melyek végződnek kávéval a padlón.

A milliárd robot jövője

Ezek nem dramatikus hatás kedvéért kitalált önkényes számok. Az iparági előrejelzések valóban olyan jövőre mutatnak, ahol a humanoid robotok olyan gyakoriak lesznek, mint az okostelefonok. És mindegyiküknek világmodellekre lesz szükségük ahhoz, hogy biztonságosan működjön az emberek mellett.

Az alkalmazások túlmutatnak a humanoid robotokon:

Ahol a videogeneráció találkozik a világmeréssel

Ha követted az MI-videogenerálást, eszevehetisz néhány átfedést. Az olyan eszközök, mint a Sora 2 és a Veo 3 már figyelemreméltóan reális videókat generálnak. Nem világmodellek ők is?

Igen és nem.

Az OpenAI kifejezetten úgy pozicionálta a Sorát, mint amely világszimulációs képességekkel rendelkezik. A modell nyilvánvalóan ért valamit a fizikához. Nézz meg bármely Sora-generált videót, és reális megvilágítást, valószerű mozgást és túlnyomórészt helyesen viselkedő tárgyakat fogsz látni.

De van egy döntő különbség a valószerűnek tűnő videógeneráció és a fizikai oksági összefüggés valós megértése között. A jelenlegi videogenerátorok vizuális realizmusra vannak optimalizálva. A világmodellek prediktív pontosságra vannak optimalizálva.

A hallucinációs probléma

Itt az kellemetelen igazság: a világmodellek ugyanazokkal a hallucinációs problémákkal küzdenek, amelyek az LLM-eket is sújtják.

Amikor a ChatGPT magabiztosan állít egy hamis tényt, az bosszantó. Amikor egy világmodell magabiztosan megjósolja, hogy egy robot átmehet egy falon, az veszélyes.

A jelenlegi rendszerek hosszabb sorozatokon degradálódnak, elveszítve a koherenciát, minél távolabbra vetítnek a jövőbe. Ez alapvető feszültséget teremt: a legalkalmasabb jóslatok a hosszú távúak, de ezek a legkevésbé megbízhatóak is.

A kutatók több oldalról támadják ezt a problémát. Egyesek jobb tanítóadatokra összpontosítanak. Mások architekturális innovációkon dolgoznak, amelyek fenntartják a jelenet konzisztenciáját. Megint mások hibrid megközelítéseket szorgalmaznak, amelyek kombinálják a tanult világmodelleket az explicit fizikai korlátozásokkal.

A Qwen 3-VL áttörés

A látás-nyelv oldalon az Alibaba Qwen 3-VL képviseli a jelenlegi technikai csúcsot a nyílt forráskódú modellek között.

Amit különösen érdekessé tesz a Qwen 3-VL-t, az az "ügynöki" képességei. A modell képes grafikus felületek kezelésére, UI-elemek felismerésére, funkcióik megértésére és valós feladatok végrehajtására eszközhívások keresztül.

Ez a híd a megértés és a cselekvés között, amelyre a világmodelleknek szükségük van.

Miért fontos ez az alkotóknak

Ha videóalkotó, filmarchívum vagy animator vagy, a világmodellek távolinak tűnhetnek a mindennapi munkádtól. De a következmények közelebb vannak, mint gondolnád.

A jelenlegi MI-videoeszközök küzdenek a fizikai konzisztenciával. A tárgyak áthaladnak egymáson. A gravitáció inkonzisztensen viselkedik. Az ok és okozat összekeveredik. Ezek mind olyan modellek tünetei, amelyek képesek reális pixeleket generálni, de nem értik igazán azokat a fizikai szabályokat, amelyek megalapozzák, amit ábrázolnak.

A hatalmas videoadatkészleteken képzett világmodellek végül visszacsatolhatnak a videogenerálásba, olyan MI-eszközöket hozva létre, amelyek eredendően tiszteletben tartják a fizikai törvényeket. Képzelj el egy videogeneratort, ahol nem kell "realisztikus fizikára" promptolnod, mert a modell már tudja, hogyan működik a valóság.

Az út előre

A világmodellek talán a legambiciózusabb célt képviselik az MI-ben: megtanítani a gépeket, hogy úgy értsék meg a fizikai valóságot, ahogy az emberek. Nem explicit programozás útján, hanem megfigyelésen, következtetésen és képzeleten keresztül.

Még korán járunk. A jelenlegi rendszerek lenyűgöző demonstrációk, nem pedig gyártásra kész megoldások. De a pályaívé egyértelmű.

Azok a cégek, amelyek erőteljesen beruháznak erre a területre, az NVIDIA, a Google DeepMind, az OpenAI és számos startup, arra fogadnak, hogy a fizikai intelligencia a következő határ a digitális intelligencia után.

Tekintettel arra, mennyire átalakulók voltak az LLM-ek a szövegalapú munkához, képzeld el a hatást, amikor az MI ugyanilyen folyékonyan képes megérteni és interakcióba lépni a fizikai világgal.

Ez a videonyelvmodellek igérete. Ezért fontos ez a határ.