Видео јазични модели: Следната граница по LLM и AI агентите

Големите јазични модели го освоија текстот. Визуелните модели ги совладаа сликите. AI агентите научија да користат алатки. Сега се појавува нова категорија која може да ги надмине сите: видео јазични модели, или она што истражувачите сè повеќе го нарекуваат „светски модели".

Последниве неколку години ја учевме вештачката интелигенција да чита, пишува, па дури и да расудува низ сложени проблеми. Но еве работата: сето тоа се случува во дигиталната сфера. ChatGPT може да ви напише поема за прошетка низ шума, но нема идеја како всушност се чувствува да прескокнеш паднато дрво или да се наведнеш под ниска гранка.

Светските модели се тука да го променат тоа.

Што се видео јазичните модели?

💡

Видео јазичните модели (VLM) истовремено обработуваат визуелни секвенци и јазик, овозможувајќи на AI да разбере не само што има во кадарот, туку и како сцените се развиваат со текот на времето и што може да се случи понатаму.

Замислете ги како еволуција на визуелно-јазичните модели, но со клучен додаток: временско разбирање. Додека стандарден VLM гледа една слика и одговара на прашања за неа, видео јазичниот модел набљудува како секвенците се одвиваат и ги учи правилата што ја управуваат физичката реалност.

Ова не е само академска љубопитност. Практичните импликации се огромни.

Кога робот треба да подигне чаша кафе, не може само да препознае „чаша" на слика. Треба да разбере:

✓Како се однесуваат предметите кога се туркаат или подигаат
✓Што се случува кога течностите се плискаат
✓Како неговите сопствени движења влијаат на сцената
✓Кои акции се физички можни наспроти невозможни

Тука влегуваат светските модели.

Од симулација до акција

🤖

Физичка интелигенција

Светските модели генерираат симулации слични на видео за можни иднини, дозволувајќи им на роботите да „замислат" исходи пред да преземат акции.

Концептот е елегантен: наместо хардкодирање на физичките правила, AI се тренира на милиони часови видео кое покажува како светот всушност функционира. Моделот учи гравитација, триење, постојаност на објектите и каузалност не од равенки, туку од набљудување.

NVIDIA Cosmos претставува еден од најамбициозните обиди во оваа насока. Нивниот проприетарен светски модел е дизајниран специфично за роботски апликации, каде разбирањето на физичката реалност не е опционално. Тоа е преживување.

Google DeepMind Genie 3 има поинаков пристап, фокусирајќи се на интерактивна генерација на светови каде моделот може да се „игра" како видео игра средина.

✗Традиционална роботика

Рачно кодирани физички правила, кршливи гранични случаи, скапи сензорски низи, бавно прилагодување на нови средини

✓Пристап со светски модели

Научена физичка интуиција, грациозна деградација, поедноставни хардверски барања, брз трансфер на нови сценарија

Експериментот PAN

Истражувачите на Универзитетот Мохамед бин Зајед неодамна го претставија PAN, општ светски модел кој изведува она што тие го нарекуваат „мисловни експерименти" во контролирани симулации.

🧪

Како работи PAN

Користејќи Генеративна Латентна Предикција (GLP) и Causal Swin-DPM архитектура, PAN одржува кохерентност на сцената преку продолжени секвенци додека предвидува физички веројатни исходи.

Клучната иновација е третирањето на моделирањето на светот како проблем на генеративно видео. Наместо експлицитно програмирање на физика, моделот учи да генерира видео продолженија кои ги почитуваат физичките закони. Кога ќе се даде почетна сцена и предложена акција, може да „замисли" што се случува понатаму.

Ова има длабоки импликации за роботиката. Пред хуманоидниот робот да посегне по таа чаша кафе, може да изврши стотици симулирани обиди, учејќи кои агли на пристап функционираат и кои завршуваат со кафе на подот.

Иднина со милијарда роботи

Проектирани хуманоидни роботи до 2050

Раст на инвестициите во роботска AI од 2023

Ова не се произволни бројки извлечени за драматичен ефект. Индустриските проекции навистина укажуваат на иднина каде хуманоидните роботи ќе станат исто толку вообичаени како паметните телефони. И секој еден од нив ќе има потреба од светски модели за безбедно функционирање покрај луѓето.

Апликациите се протегаат надвор од хуманоидните роботи:

Сега

Фабрички симулации

Обука на работници во виртуелни средини пред распоредување на физички фабрички подови

2025

Автономни возила

Безбедносни системи кои предвидуваат сценарија за несреќи и преземаат превентивни акции

2026

Складишна навигација

Роботи кои разбираат сложени простори и се прилагодуваат на променливи распореди

2027+

Домашни асистенти

Роботи кои безбедно навигираат низ човечки животни простори и манипулираат со секојдневни предмети

Каде генерирањето видео се среќава со разбирањето на светот

Ако сте ја следеле AI генерацијата на видео, може да забележите одредено преклопување тука. Алатки како Sora 2 и Veo 3 веќе генерираат изненадувачки реалистично видео. Зар тие не се исто така светски модели?

Да и не.

OpenAI експлицитно ја позиционираше Sora како модел со способности за симулација на светот. Моделот јасно разбира нешто за физиката. Погледнете која било Sora генерација и ќе видите реалистично осветлување, веројатно движење и објекти кои се однесуваат претежно правилно.

Но постои клучна разлика меѓу генерирањето видео што изгледа веројатно и вистинското разбирање на физичката каузалност. Сегашните видео генератори се оптимизирани за визуелен реализам. Светските модели се оптимизирани за предиктивна точност.

💡

Тестот не е „дали ова изгледа реално?" туку „дадена акција X, дали моделот точно го предвидува исходот Y?" Тоа е многу потешка летва за прескокнување.

Проблемот со халуцинации

Еве ја непријатната вистина: светските модели страдаат од истите проблеми со халуцинации што ги мачат LLM.

Кога ChatGPT самоуверено изјавува лажен факт, тоа е досадно. Кога светски модел самоуверено предвидува дека робот може да помине низ ѕид, тоа е опасно.

⚠️

Халуцинациите на светските модели во физички системи можат да предизвикаат вистинска штета. Безбедносните ограничувања и слоевите за верификација се суштински пред распоредување покрај луѓе.

Сегашните системи деградираат преку подолги секвенци, губејќи кохерентност колку повеќе проектираат во иднината. Ова создава фундаментална тензија: најкорисните предвидувања се долгорочните, но тие се исто така најмалку сигурни.

Истражувачите го напаѓаат овој проблем од повеќе агли. Некои се фокусираат на подобри податоци за обука. Други работат на архитектонски иновации кои одржуваат конзистентност на сцената. Трети се залагаат за хибридни пристапи кои комбинираат научени светски модели со експлицитни физички ограничувања.

Пробивот со Qwen 3-VL

На страната на визуелно-јазичните модели, Alibaba Qwen 3-VL го претставува сегашниот врв за модели со отворен код.

Водечкиот модел Qwen3-VL-235B се натпреварува со водечките проприетарни системи низ мултимодални бенчмаркови кои покриваат општи Q&A, 3D заземање, разбирање на видео, OCR и разбирање на документи.

Она што го прави Qwen 3-VL особено интересен се неговите „агентски" способности. Моделот може да управува графички интерфејси, да препознава UI елементи, да ги разбира нивните функции и да извршува реални задачи преку повикување на алатки.

Ова е мостот меѓу разбирањето и акцијата што им е потребен на светските модели.

Зошто ова е важно за креаторите

Ако сте видео креатор, филмаџија или аниматор, светските модели може да изгледаат далечни од вашата секојдневна работа. Но импликациите се поблиску отколку што мислите.

Сегашните AI видео алатки се борат со физичка конзистентност. Објектите поминуваат еден низ друг. Гравитацијата се однесува неконзистентно. Причината и последицата се измешани. Сето ова се симптоми на модели кои можат да генерираат реалистични пиксели, но вистински не ги разбираат физичките правила што стојат зад она што го прикажуваат.

Светските модели обучени на масивни видео податочни сетови можат евентуално да се вратат во генерирањето видео, произведувајќи AI алатки кои инхерентно ги почитуваат физичките закони. Замислете видео генератор каде не треба да барате „реалистична физика" затоа што моделот веќе знае како функционира реалноста.

💡

Поврзано читање: За повеќе за тоа како еволуира генерирањето видео, видете го нашето длабинско истражување за дифузиони трансформатори и светски модели во генерирање видео.

Патот напред

Светските модели претставуваат можеби најамбициозната цел во AI: учење на машините да ја разберат физичката реалност на начинот на кој тоа го прават луѓето. Не преку експлицитно програмирање, туку преку набљудување, заклучување и имагинација.

Сè уште сме на почеток. Сегашните системи се импресивни демонстрации, не решенија подготвени за продукција. Но траекторијата е јасна.

Што имаме сега:

Ограничена кохерентност на секвенци
Домен-специфични модели
Високи пресметковни трошоци
Распоредувања во фаза на истражување

Што доаѓа:

Проширено временско разбирање
Светски модели за општа намена
Распоредување на рабни уреди
Комерцијална роботска интеграција

Компаниите кои инвестираат големи средства во оваа област, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI и бројни стартапи, се обложуваат дека физичката интелигенција е следната граница по дигиталната интелигенција.

Имајќи предвид колку трансформативни беа LLM за работа базирана на текст, замислете го влијанието кога AI ќе може да го разбира и да интерактира со физичкиот свет исто толку течно.

Тоа е ветувањето на видео јазичните модели. Затоа оваа граница е важна.

💡

Дополнително читање: Истражете како AI видеото веќе ги трансформира креативните работни текови во нашето покритие за нативна аудио генерација и корпоративно усвојување.