Video Language Models: Новый рубеж после LLM и ИИ-агентов

Последние несколько лет мы учили ИИ читать, писать и даже рассуждать над сложными задачами. Но вот в чём дело: всё это происходит в цифровом мире. ChatGPT может написать стихотворение о прогулке по лесу, но понятия не имеет, каково на самом деле перешагнуть через упавшее дерево или пригнуться под низкой веткой.

World models пришли это изменить.

Что такое Video Language Models?

Думайте о них как об эволюции vision-language моделей, но с критически важным дополнением: временным пониманием. Стандартная VLM смотрит на одно изображение и отвечает на вопросы о нём. Video language model наблюдает за развёртыванием последовательностей и изучает правила, управляющие физической реальностью.

Это не просто академическое любопытство. Практические последствия поражают.

Когда роботу нужно взять чашку кофе, он не может просто распознать "чашку" на изображении. Ему нужно понимать:

• ✓Как объекты ведут себя при толкании или подъёме
• ✓Что происходит, когда жидкости плещутся
• ✓Как его собственные движения влияют на сцену
• ✓Какие действия физически возможны, а какие нет

Здесь и вступают в игру world models.

От симуляции к действию

Концепция элегантна: вместо того чтобы вручную задавать физические правила, вы обучаете ИИ на миллионах часов видео, показывающего как мир реально работает. Модель изучает гравитацию, трение, постоянство объектов и причинность не из уравнений, а из наблюдений.

Cosmos от NVIDIA представляет одну из самых амбициозных попыток в этом направлении. Их проприетарная world model разработана специально для робототехнических приложений, где понимание физической реальности критично для выживания.

Genie 3 от Google DeepMind использует другой подход, фокусируясь на генерации интерактивных миров, где модель можно "играть" как видеоигровую среду.

Эксперимент PAN

Исследователи из Университета Мухаммеда бин Заида недавно представили PAN, универсальную world model, которая выполняет так называемые "мысленные эксперименты" в контролируемых симуляциях.

Ключевая инновация заключается в трактовке моделирования мира как задачи генеративного видео. Вместо явного программирования физики модель учится генерировать продолжения видео, которые соблюдают физические законы. При заданной начальной сцене и предложенном действии она может "вообразить" что произойдёт дальше.

Это имеет глубокие последствия для робототехники. Прежде чем гуманоидный робот потянется за той чашкой кофе, он может провести сотни симулированных попыток, узнавая какие углы подхода работают, а какие заканчиваются кофе на полу.

Будущее миллиарда роботов

Это не произвольные цифры для драматического эффекта. Отраслевые прогнозы действительно указывают на будущее, где гуманоидные роботы станут такими же обычными, как смартфоны. И каждому из них понадобятся world models для безопасной работы рядом с людьми.

Применения выходят за рамки гуманоидных роботов:

Где генерация видео встречается с пониманием мира

Если вы следите за ИИ-генерацией видео, можете заметить некоторое пересечение. Инструменты вроде Sora 2 и Veo 3 уже генерируют поразительно реалистичное видео. Разве они тоже не world models?

И да, и нет.

OpenAI явно позиционирует Sora как обладающую возможностями симуляции мира. Модель явно что-то понимает о физике. Посмотрите на любую генерацию Sora и увидите реалистичное освещение, правдоподобное движение и объекты, которые ведут себя в основном корректно.

Но есть критическая разница между генерацией правдоподобно выглядящего видео и истинным пониманием физической причинности. Текущие видеогенераторы оптимизированы для визуального реализма. World models оптимизированы для точности предсказаний.

Проблема галлюцинаций

Вот неудобная правда: world models страдают от тех же проблем галлюцинаций, что и LLM.

Когда ChatGPT уверенно заявляет ложный факт, это раздражает. Когда world model уверенно предсказывает, что робот может пройти сквозь стену, это опасно.

Текущие системы деградируют на более длинных последовательностях, теряя согласованность чем дальше проецируют в будущее. Это создаёт фундаментальное противоречие: самые полезные предсказания долгосрочные, но они же и наименее надёжные.

Исследователи атакуют эту проблему с разных сторон. Одни фокусируются на лучших обучающих данных. Другие работают над архитектурными инновациями для поддержания согласованности сцены. Третьи выступают за гибридные подходы, сочетающие изученные world models с явными физическими ограничениями.

Прорыв Qwen 3-VL

В области vision-language Qwen 3-VL от Alibaba представляет текущее состояние искусства для open-source моделей.

Что делает Qwen 3-VL особенно интересной, это её "агентные" возможности. Модель может управлять графическими интерфейсами, распознавать элементы UI, понимать их функции и выполнять реальные задачи через вызов инструментов.

Это мост между пониманием и действием, который нужен world models.

Почему это важно для создателей

Если вы создатель видео, кинематографист или аниматор, world models могут казаться далёкими от вашей повседневной работы. Но последствия ближе, чем вы думаете.

Текущие ИИ-инструменты для видео борются с физической согласованностью. Объекты проходят друг сквозь друга. Гравитация ведёт себя непоследовательно. Причина и следствие перемешиваются. Всё это симптомы моделей, которые могут генерировать реалистичные пиксели, но не понимают по-настоящему физические правила, лежащие в основе того, что они изображают.

World models, обученные на массивных видеонаборах данных, могут в конечном итоге влиться в генерацию видео, создавая ИИ-инструменты, которые изначально уважают физические законы. Представьте видеогенератор, где не нужно указывать "реалистичная физика", потому что модель уже знает как работает реальность.

Путь вперёд

World models представляют, возможно, самую амбициозную цель в ИИ: научить машины понимать физическую реальность так, как это делают люди. Не через явное программирование, а через наблюдение, вывод и воображение.

Мы всё ещё в начале пути. Текущие системы это впечатляющие демонстрации, а не готовые к производству решения. Но траектория ясна.

Компании, активно инвестирующие в эту область, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI и множество стартапов, делают ставку на то, что физический интеллект станет следующим рубежом после цифрового интеллекта.

Учитывая насколько трансформационными оказались LLM для текстовой работы, представьте влияние, когда ИИ сможет понимать и взаимодействовать с физическим миром столь же свободно.

В этом обещание video language models. Вот почему этот рубеж важен.